Привет, Хабр! В прошлой статье я указал, что в A/B-тестах используются три основных типа метрик, а именно пользовательские конверсии, средние метрики пользователей и ratio-метрики. К последним обычно относят средний чек, CTR баннера, среднюю длину сессии и др. Такие метрики имеют ограничения при оценке стандартными статистическими критериями и общую особенность определения в контексте экспериментов.

В этой статье формализуем понятие ratio-метрики, подробнее и на примере посмотрим на их ограничения и разберем как инвалидировать результаты своих экспериментов, если эти ограничения игнорировать. Откроем для себя метод линеаризации ratio-метрик, разберем как и почему он работает, какая интерпретация стоит за его преобразованием, а также определим его преимущества в сравнении с предусредненным средним, бутстрапом и дельта-методом.

Если вы по кусочкам и фрагментарно изучаете разные аспекты и тонкости A/B-тестирования, но большое множество концепций и идей не ложатся в единую систему, то это статья для вас.

Предлагаю разобрать структуру A/B-тестов сверху вниз. Пройдем по основным этапам от наблюдаемой разницы в целевой метрике до матрицы ошибок. Формализуем, систематизируем и идейно свяжем те концепции, которые стоят за экспериментами. Постараемся сформировать цельное представление об этой процедуре, обозначим, что эксперименты делают, чего не делают, как делают, в каком представлении работают с данными и метриками.

Вам надоело каждый раз разбираться какую гипотезу, а главное с какими ограничениями к имеющимся данным проверяет бесчисленное множество статистических тестов?
Тогда бутстрап — это ваш выбор. Он не требует никаких параметрических предположений о данных или какой-либо нетривиальной математики и, вместе с тем, может быть применен к широкому спектру статистических оценок.