Introductie tot correlaties

A/B-testen in R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Correlatie in A/B-ontwerp

Sterkte en richting van een verband
Twee variabelen
Toename of afname per eenheid van de andere variabele
- Plezier correleert met tijd om te eten
Negeer groepen

Spreidingsdiagram met positieve correlatie; tijd op de x-as, plezier op de y-as; punten roze voor pepperoni en blauw voor kaas.

Spreidingsdiagram met positieve correlatie; tijd op de x-as en plezier op de y-as voor alleen kaaspizza.

Spreidingsdiagram met positieve correlatie; tijd op de x-as en plezier op de y-as voor alleen pepperonipizza.

Impliceert GEEN causaliteit
Toename in verdrinkingen & ijsverkoop
- NIET causaal
- Waarschijnlijk: warme maanden
A/B gebruiken om causaliteit af te leiden
- Veranderingen maken en testen
A/B: kaas en pepperoni
- Plezier en tijd om pizza te eten
- Groepswijziging → relatie wijzigt
Geen aanwijzing voor afhankelijkheid

ggplot(data, aes(x = drownings, 
                 y = icecream)) +
  geom_point()

Spreidingsdiagram met positieve correlatie; aantal verdrinkingen op de x-as en ijsverkoop op de y-as.

Een spreidingsdiagram zonder correlatie: punten op hetzelfde y-niveau over de hele x-as.

Spreidingsdiagram met negatieve correlatie: hoge punten links op de x-as, afnemend naar rechts.

Spreidingsdiagram met positieve correlatie: lage punten links op de x-as, toenemend naar rechts.

corvalue <- cor(data$time, data$enjoyment)
corvalue

[1]    .73

corvalue^2

[1]        .5329

Correlatiecoëfficiënten

Afbeelding van een positieve correlatie op een computer, met rechtsonder een punt buiten de lijn als uitschieter.

Spreidingsdiagram met positieve correlatie en een rode best-fitlijn; verdrinkingen op de x-as en ijsverkoop op de y-as.

A/B-testen in R