В email-опросе ответили 8% пользователей, и среди ответивших сильно больше VIP-клиентов, чем во всей аудитории. Какой шаг наиболее уместен, чтобы снизить смещение отбора по известным признакам?

AУвеличить уровень значимости и признать выводы значимыми: иначе тест выходит слишком консервативным
BСчитать результат валидным как есть: 8% ответов это много, и смещением состава можно пренебречь без последствий
CПрименить стратификацию или взвешивание ответов: доли VIP и не-VIP в оценке соответствуют структуре аудитории
DУдалить из выборки все ответы VIP-клиентов: они мешают оценке среднего ответа по остальной аудитории
Правильный ответ. Взвешивание и стратификация помогают приблизить выборку к структуре всей аудитории по известным признакам.

Разбор

Если вы знаете, что конкретный признак (например VIP) пере- или недопредставлен, можно использовать пост-стратификационные веса и восстановить доли как во всей аудитории. Это снижает смещение по этому признаку, хотя не гарантирует устранение всех причин смещения отбора. Типичная ошибка — игнорировать перекос состава и интерпретировать ответы как репрезентативные по всей базе.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Аналитик оценивает удержание по списку подписчиков на рассылку и делает выводы про всех пользователей продукта. В чём основная проблема такого подхода?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Выборка и смещение»