Data Science | Вопросы собесов

📌 Какое минимальное количество данных необходимо для корректного провередния A/B теста ?



💬 Спрашивают в 14% собеседований



Минимальное количество данных, необходимое для корректного проведения A/B теста, зависит от нескольких факторов, включая базовую конверсию, минимально значимый эффект, уровень значимости и статистическую мощность. Рассмотрим основные шаги и инструменты для расчета необходимого размера выборки.



Основные параметры



1️⃣ Базовая конверсия (baseline conversion rate): Текущий уровень конверсии или среднее значение метрики в контрольной группе.



2️⃣ Минимально значимый эффект (minimum detectable effect, MDE): Минимальное изменение метрики, которое вы хотите обнаружить.



3️⃣ Уровень значимости (alpha): Вероятность совершить ошибку первого рода (обычно 0.05).



4️⃣ Статистическая мощность (power): Вероятность того, что тест обнаружит эффект, если он существует (обычно 0.80 или 0.90).



Расчет размера выборки



Можно использовать специализированные формулы или статистические библиотеки, такие как statsmodels в Python. Примерный расчет может быть выполнен следующим образом:

import statsmodels.stats.api as sms



# Параметры теста

baseline_conversion_rate = 0.10  # базовая конверсия 10%

minimum_detectable_effect = 0.02  # минимально значимое изменение 2%

alpha = 0.05  # уровень значимости

power = 0.80  # статистическая мощность



# Расчет размера выборки

effect_size = sms.proportion_effectsize(baseline_conversion_rate, baseline_conversion_rate + minimum_detectable_effect)

required_n = sms.NormalIndPower().solve_power(effect_size, power=power, alpha=alpha, ratio=1)



print(f"Необходимый размер выборки для каждой группы: {required_n:.0f}")

Учет среднего количества посетителей в день



После расчета необходимого размера выборки нужно определить, сколько времени потребуется для набора этой выборки, исходя из среднего количества посетителей или событий в день.

# Предположим, что у вас на сайт заходит 10,000 пользователей в день

daily_visitors = 10000



# Размер выборки для каждой группы

required_n_per_group = required_n



# Поскольку мы тестируем две группы, умножаем размер выборки на 2

total_required_n = required_n_per_group * 2



# Расчет необходимого времени

days_needed = total_required_n / daily_visitors



print(f"Необходимое количество дней для теста: {days_needed:.1f}")

Важные аспекты и советы



1️⃣ Статистическая значимость и мощность теста: Убедитесь, что у вас достаточное количество данных для получения статистически значимых результатов. Используйте расчеты статистической мощности для определения необходимого размера выборки.



2️⃣ Избегание перекрестного влияния: Убедитесь, что участники не могут видеть обе версии, чтобы избежать искажения результатов.



3️⃣ Мониторинг в процессе теста: Постоянно следите за ходом эксперимента, чтобы убедиться, что он идет по плану и нет аномалий или технических проблем.



4️⃣ Анализ подгрупп: Рассмотрите возможность анализа подгрупп (например, новые пользователи vs. постоянные пользователи), чтобы понять, как изменения влияют на различные сегменты аудитории.



Минимальное количество данных для проведения A/B теста зависит от базовой конверсии, минимально значимого эффекта, уровня значимости и статистической мощности. Используйте статистические инструменты для расчета необходимого размера выборки и учитывайте среднее количество посетителей в день для оценки продолжительности теста. Убедитесь, что данные достаточны для получения статистически значимых результатов и учитывайте возможные сезонные и временные факторы.



🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ



🔒 База собесов | 🔒 База тестовых