Pruebas A/B

Comprender la ciencia de datos

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Flujo de trabajo de la ciencia de datos

Flujo de trabajo de ciencia de datos

Los experimentos ayudan a tomar decisiones y a sacar conclusiones.

Formular una pregunta: ¿el título del blog A o el título del blog B produce más clics?

Formular una hipótesis: el título del blog A y el título del blog B generan la misma cantidad de clics.

Recopilar datos:

Probar la hipótesis con una prueba estadística: ¿es significativa la diferencia en las tasas de clics de los títulos?

Interpretar resultados:

Pruebas de campeón/aspirante de la AKA

Tamaño de la muestra: número de puntos de datos utilizados
Significación estadística: el resultado probablemente no se deba al azar
- Suposiciones dadas del modelo estadístico
- Usa pruebas estadísticas para calcularlo:
  - P. ej., prueba t, prueba Z, ANOVA, prueba de chi-cuadrado

Parámetro de referencia para evaluar cualquier cambio
- Con qué frecuencia suele hacer clic la gente en un enlace a nuestros blogs
Si la tasa es mucho mayor o menor que el 50 %, necesitamos un tamaño de muestra grande
- La tasa de clics suele ser baja (<3 %)

Los tamaños de muestra más grandes nos permiten detectar cambios más pequeños