А/Б-тестирование - это проверка гипотезы о наличии статзначимой разницы в метрике между двумя группами; альфа и бета (в контексте статьи) - это ошибки первого (вероятность отклонить нулевую гипотезу при условии, что она верна) и второго рода (вероятность не отклонить нулевую гипотезу при условии, что она ложна) соответственно.
Можно хоть свой критерий придумать, главное чтобы он корректно работал на ваших данных
А/Б-тестирование - это проверка гипотезы о наличии статзначимой разницы в метрике между двумя группами; альфа и бета (в контексте статьи) - это ошибки первого (вероятность отклонить нулевую гипотезу при условии, что она верна) и второго рода (вероятность не отклонить нулевую гипотезу при условии, что она ложна) соответственно.