Skip to content

Терминология ​

Краткий глоссарий ключевых терминов AB-Labz Workbench.

Гипотеза ​

Предположение о том, что определенное изменение в продукте приведет к улучшению ключевой метрики. Включает название изменения, текст гипотезы, целевую метрику и ожидаемый эффект.

Эксперимент ​

Контролируемая проверка гипотезы, при которой аудитория случайным образом делится на группы для сравнения различных вариантов продукта. Может быть двухвариантным (A/B тест) или мультивариативным (A/B/C/... тест).

Единица рандомизации ​

Сущность, по которой происходит разделение на группы эксперимента (обычно пользователь, но может быть сессия или устройство).

Размер выборки ​

Минимальное количество единиц рандомизации (пользователей), необходимое для достижения статистически значимых результатов. Рассчитывается на основе базового значения метрики, ожидаемого изменения и статистической мощности.

Контрольная группа (Control) ​

Группа пользователей, которые видят текущую версию продукта без изменений. В обозначениях это вариант A или просто Control.

Тестовые группы (Treatment) ​

Группы пользователей, которые видят новые версии продукта с изменениями:

  • В A/B тесте (2 варианта): одна тестовая группа — вариант B (Treatment)
  • В мультивариативных тестах: несколько тестовых групп — варианты B, C, D и т.д. (все они называются Treatment)

Статистическая значимость ​

Уверенность в том, что наблюдаемая разница между группами не случайна. Обычно измеряется через p-value: результат значим при p < 0.05.

P-value ​

Вероятность получить наблюдаемую или более экстремальную разницу между группами, если на самом деле изменение не имеет эффекта.

Доверительный интервал ​

Диапазон значений, в который с вероятностью 95% попадает истинное значение эффекта. Помогает оценить не только наличие эффекта, но и его возможную величину.

Базовое значение (Baseline) ​

Текущий уровень метрики до проведения изменений, используется для расчёта размера выборки и оценки эффекта.

Минимальный детектируемый эффект (MDE) ​

Минимальное изменение метрики, которое необходимо обнаружить в эксперименте для принятия решения.

Статистическая мощность (Power) ​

Вероятность обнаружить эффект, если он действительно существует. Обычно устанавливается на уровне 80%.

AB-Labz - Лаборатория продуктовых экспериментов