math - 辛普森悖论在 AB 测试中意味着什么?

标签 math testing statistics ab-testing

我正在进行 A/B 测试,我在结果中遇到了辛普森悖论(天、月、测试总持续时间)。

  1. 这是否意味着我的 a/b 测试不正确/不具有代表性? (一些外部因素影响了测试?)
  2. 如果这是问题的征兆,应遵循哪些指示?

感谢您的大力帮助。

进一步阅读:http://en.wikipedia.org/wiki/Simpson%27s_paradox

最佳答案

如果没有看到确切的数据和您正在测试的维度,很难说,但一般来说,您希望根据未合并的数据做出决策。 This article from Microsoft给出了软件测试中辛普森悖论的一个非常清楚的例子。

您能否提供合并和未合并数据的清晰示例以及测试的简短摘要?

关于math - 辛普森悖论在 AB 测试中意味着什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2164318/

相关文章:

python - 你会如何用 Pandas 翻转和折叠对角线矩阵?

python-3.x - scipy回归模型残差总和

algorithm - 有没有更好的方法来使用数字 1 到 10 生成所有相等的算术序列?

testing - Julia:如何准备和清理 @testset

testing - 如何合并elixir伞app的测试报告?

perl- Selenium : like() or $sel->like()?

r - 如何绘制具有自定义分布的直方图?

c++ - 计算未返回正确的值

math - float 学有问题吗?

python - 测试矩阵在有限域上是否可逆