因果推断 AB测试 -----＞ 数据分析实战

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“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的，但不会A/B测试肯定是不行的。” —— 字节跳动副总裁杨震原

因果推断知乎链接----点我

简单例子：
对于ABtest的话，实际上是由变量的相关关系到因果关系的过渡。

那如何进行因果分析？

这里以定期接受体检就能长寿吗？为列子，判断这是相关还是因果？

可以用5步方式来尝试判断

1. 第一步，将要素套入到“原因”与“结果”中，依据经验看是否合理；比如这里，因为我们去体检了，所以我们长寿了。
2. 第二步，查看此事是否纯属巧合？如果是，那就不能判为因果
3. 第三步，是否存在同时影响原因和结果的第三变量？ 一个定期体检都人，比起不体检的人来说，本身更注重健康和养生。所以存在第三方变量
4. 第四步，是否存在逆向因果关系，试着思考一下，到底是定期体检结果使人健康长寿呢？还是希望健康长寿的人更主动做到了定期体检？如果是，那就不能判为因果
5. 第五步、制造反事实——如果不定期体检，健康会不会变差？寿命会不会明显变短？如果否，那就不能判为因果

A B测试 转自腾讯技术------点我
没有最好，只有A/B测试！

• AB测实验的基本原理是控制变量法

• AB测试的应用方式决定了它拥有三大特性:先验性、并行性和科学性。

• AB测试的本质是假设检验。假设检验的目标是拒绝原假设，核心是证伪。

• A/B 实验的原假设是两组没有差异，备择假设是两组有差异，所谓有无 差异是对于这个实验的指标而言的

• AB测试的估计量不再是p，而是p2-p1（实验组和对照组的转化率之差）

预估样本量

评估方法

----数据科学工程实践

总结

专栏学习

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