(1) 평균을 비교하는 A/B 테스트

(1) 평균을 비교하는 A/B 테스트

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AI 요약

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평균을 비교하는 A/B 테스트

이 게시물은 A/B 테스트에서 평균 비교와 관련된 통계적 개념을 설명합니다.

A/B 테스트의 기본 개념

  • 두 집단의 평균값을 비교하여 서비스 개선 여부를 판단
  • 관측된 평균 비교가 전체 집단에 일반화될 수 있는지 통계적 추론 필요

통계적 가설검정과 p 값

  • t-test, ANOVA 등을 활용하여 두 집단 또는 다수 집단의 평균 비교
  • p 값은 결과의 통계적 유의성을 판단하는 지표로, 일반적으로 0.05 이하일 때 유의하다고 봄
  • p 값의 이분법적 해석보다는 융통성 있는 해석 권장

실무에서의 A/B 테스트 활용

  • 통계 지식 없이도 실무 적용 가능하지만, 정확한 설계와 해석을 위해 통계 기본 지식 중요
  • 다음 포스트에서는 통계적 오류 없이 A/B 테스트 수행법에 대해 다룰 예정