데이터 분석 트랙 45일차 25.04.16. [TIL]

카테고리 없음

jjaio8986 2025. 4. 16. 20:33

"A-B 테스트 제대로 이해하기5 : A/B테스트에 적정한 표본과 주의사항”

A/B 테스트 제대로 이해하기: 5 A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 | 요즘IT

지금까지 ‘A/B 테스트 제대로 이해하기’ 시리즈를 통해 A/B 테스트의 기본 정보와 가설, 세팅 방법, 그리고 분석 결과 등 여러 정보를 정리했다. 시리즈의 마지막인 이번 글에서는 기획자, PM, 마

yozm.wishket.com

핵심 : A/B테스트의 결과가 유의미하기 위한 표본의 수와 실험 상 주의사항들

내용 요약 :

1. A/B테스트 수행 시 유의미한 결과를 얻기 위한 표본의 수?

- A/B테스트의 결과의 유의미함은 실험 설계자의 경험, 직관으로부터 나온 “예상치[실제 실험을 수행한다면 2개의 안의 차이가 어느 정도 날 것이다.]”를 바탕으로 한다.

그렇기에 수집하는 표본[데이터]은 그 차이에 따라 조절하여, 실제 사용자 실험 수행[데이터 수집]을 한다.

2. 실험 수행시의 주의사항.

2.1. 실제 실험은 고객을 대상으로 회사의 자원을 투입하여 수행되어 진다. 원하는 결과가 나올 때까지 무작정 실험을 수행하는 것은 자원 낭비 및 A/B테스트의 목표(더 나은 고객경험)를 벗어나는 행위이다. 따라서 유의미한 결과가 나올 정도까지의 데이터만을 수집한다!

2.2. 내가 설계한 B안이 질 것 같이 보일 때 실험을 조기 종료하는 실수! 의도적 오류를 주의

2.3. 반드시 테스트를 동일한 선상[조건, 시기]에서 시행

3. 총 정리

- 진정으로 고객에게 ‘확실한’, ‘유의미한’ 방안을 제공하고, "서비스(의 지표) 개선" 하고자 한다면 “A/B테스트의 목표”, “목표 구현을 위한 통계지식”, “실험시의 주의사항”을 명심해야 한다.

인사이트

- 단순히 데이터를 잘 분석하는 것이 목표가 아니라 “실제 환경”에서 수행하는 만큼 “A/B테스트”의 설계 목적과 실험 대상 또한 고려 대상이라는 점이 놀라웠다. 단순히 구현 목적의 “통계지식, 전문지식, 분석기법”의 습득만 생각하면 안 될 것이다.