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PC가 느리게 실행되나요?
때때로 시스템은 유형 t 수학 오류를 나타내는 오류 코드를 완벽하게 표시합니다. 이 오류가 나타나는 동안 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.
베타 오류: 어떤 것이 실제로 호의적이지만 부정적인 것으로 결론지을 때 테스트 중에 발생한 통계적 오류(“유형 2” 또는 자연 II라고 함). 위음성일 수 있다는 이유로도 알려져 있습니다.
여러 유형 오류에서 B는 무엇입니까?
가장 잘 가장한 부정이라고도 알려진 유형 II 특이 오류는 분석가가 일반적으로 실제로 사기인 귀무 가설을 거부하지 못할 때 발생합니다. 제2종 오류를 범할 확률은 베타(β)로 정의되며 의심할 여지 없이 통계적 풍미의 강도(검정력 = 1-β)와 관련이 있습니다.
A/B 테스트는 특정 웹페이지의 여러 변형에 걸쳐 실제로 사이트로 들어오는 트래픽을 무작위로 분산하여 전체 성능에 긍정적인 영향을 미치는 요소를 결정합니다. 꽤 쉽죠? 글쎄, 대부분은 아닙니다. A/B 테스팅이 단순해 보일 수 있지만 그것이 어떻게 작동하고 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 조사와 수학은 확실히 복잡합니다.
통계는 A/B 테스트의 초석으로 간주되며 확률 계산은 통계의 근간입니다. 따라서 귀하는 받은 연구에 대한 정확성을 100% 확신할 수 없거나 0%가 되기를 원하는 경우 기회를 줄일 수 있습니다. 대신 특정 테스트 결과가 정확하다는 생각만 강화할 수 있습니다. 평가판 소비자는 장치에서 처리해야 하는 것처럼 이에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
심지어 전체 ImportantAgo 테스트 결과 보고서의 즉각적인 실행은 실수로 프로세스에 몰래 들어갈 수 있는 초파리에 의해 손상될 수 있습니다. 일반적으로 유형 I 및 추가 유형 오류로 알려진 이 중 두 가지는 주로 실험실 테스트에 대한 오해 및/또는 잘못된 합격 및 불합격 청구를 초래합니다. 이로 인해 평가 보고서가 잘못 해석되어 개인의 전체 최적화 프로그램을 오도하고 변형 및 수익 손실을 초래할 수 있습니다.
type1 오류의 예는 무엇입니까?
정확히 무엇을 더 자세히 살펴보겠습니다. 형식 I 및 유형 II 오류, 또는 그 결과 및 방지 방법을 의미합니다.
A/B 테스트 결과에 어떤 오류가 표시되나요?
유형 1이란 무엇입니까? 5 오류 예?
입력 오류
리더(α)라고도 하며 거짓 또는 긍정적인 오류일 수 있습니다. 보시다시피, 유형 I 오류의 경우 귀하의 평가는 합격으로 간주되며 귀하의 편차는 테스트에 대해 설정된 요구 사항에 전적으로 큰 영향을 미칩니다(좋든 나쁘든). 그러나 이러한 특정 바운스 또는 하락은 수명이 짧으며 이즈를 더 광범위하게 사용하고 일정 기간 동안의 영향을 측정하면 수명이 짧지 않을 가능성이 큽니다. 이것은 통계적 유의성이나 미리 결정된 기준에 도달하지 않고 결과를 끝내고 귀무 가설을 갑자기 거부하고 우승 옵션을 수락할 때 발생합니다. 가장 중요한 지정된 일치를 나타내는 귀무 가설은 지정된 측정항목/목표와 관련이 없습니다. 그리고 유형 I 결함의 경우 귀무 가설은 치명적이지만 테스트의 마지막 구성 요소가 제 시간에 완료되지 않았거나 추론 구성 요소가 잘못 계산되었기 때문에 무시됩니다.
합법적인 제1종 오류를 범할 확률은 “α”로 표시되며 테스트를 완료하기 위해 선택한 신뢰 수준에 맞습니다. 다시 말해서, 95%의 균형 수준으로 표본을 완성했다고 생각한다면 모든 사람이 오답을 얻을 것이라는 사실을 5%의 확률로 받아들이고 있는 것입니다. 신뢰 수준이 99%이면 테스트 결과가 올바르지 않을 적절한 1% 확률이 있습니다. 순전히 불운이라고 할 수 있지만, 95% 신뢰 수준으로 테스트를 수행한 후에도 α 오류가 발생하면 문제는 문제가 발생할 확률이 의심할 여지 없이 5%에 불과하다는 것을 의미합니다.
이 중독자가 모집단에서 “믿거나 말거나”라는 귀무 가설을 거부할 때 평균 I(위양성) 오류가 발생합니다. 오류 II(거짓음성)는 분석가가 실패할 때 발생합니다. 모집단에서 사실이 거짓인 경우 귀무 가설을 기각할 수 있습니다.
터치다운 페이지에서 CTA의 크기를 에스컬레이션하면 등록 수가 증가하는 동안 증가하게 됩니다. 다음 귀무 가설은 CTA 자금의 변경이 접수된 지원 수에 영향을 미치지 않을 것이라는 것입니다. 시험이 시작되자마자 결과 게시판을 보고 싶은 마음이 들게 될 것이며, 한 학기 만에 변경 사항으로 인해 발생하는 등록의 전체 45% 증가를 볼 수 있습니다. 대조가 훨씬 훨씬 더 좋아야 한다고 계속 확신하고 귀무 가설을 버리고 일반적인 경우를 구현하여 테스트를 종료하여 아이디어가 더 이상 동일한 효과를 갖지 않지만 더 이상 다른 효과를 갖지 않는다는 것을 발견합니다. . 유일한 설명은 보고서의 평가판 결과가 신뢰할 수 있는 제1종 오류로 인해 왜곡되었다는 것입니다.
제1종 오류를 피하는 방법
제1종 오류의 가능성을 완전히 제거할 수는 없지만 확실히 줄일 수는 있습니다. 이렇게 하려면 시장에서 좋은 수준의 신뢰에 도달하면 간단한 테스트를 수행하도록 해야 합니다. 95% 신뢰 수준은 일반적으로 거의 확실히 이상적이며, 가족이 이에 따라야 하는 것입니다. 힘내십시오. 95% 신뢰 수준에 도달하는 것이 정확하더라도 유형 I 좌절(위와 같이)은 테스트 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 그 사람은 또한 수정 표본 크기가 사용되었는지 확인하기에 충분히 긴 시간 동안 사람의 테스트를 실행했는지 확인해야 합니다. 그러면 전체 테스트 결과에 대한 확신이 높아집니다.
이 VWO A/B 검토 기간 계산기를 사용하여 신뢰할 수 있는 존경받는 테스트를 완료해야 하는 이상적인 달을 결정할 수 있습니다. 마찬가지로, A/B 테스트에 대해 이러한 최적의 샘플 크기를 계산하여 연구에 의해 왜곡될 가능성이 가장 적은 경우에만 조직에서 테스트하도록 제안할 수도 있습니다.
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입력 오류
베타(β) 오류 또는 가짜 부정이라고도 하며 유형 II 실수의 경우 특정 테스트가 실패와 함께 입증되지 않은 것으로 보입니다. true를 수신하는 귀무 가설의 그룹입니다. 실제로 방출은 원하는 표적에 영향을 미치지만 아무런 반응이 없고 귀무가설을 뒷받침하는 증거가 있다. 그래서 당신은 귀무 이론을 받아들이거나(잘못) 당신의 가설과 당신의 개인적인 선택을 거부함으로써 “착륙”합니다.
2종 오류 일반적으로 테스트와 가장 자주 관련된 실패와 실패로 이어지지만 최악의 경우 CRO 로드맵을 계속 따르려는 동기 부족으로 이어지며 결과를 무시하고 신뢰하는 경향이 있습니다. 전반적인 효과
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예: 제1종 오류와 제2종 오류. 가벼운 증상 때문에 COVID-19 검사를 받기로 결정하셨습니다. 제1종 오류(가양성): 실험 결과는 코로나바이러스에 감염되었음을 상징하지만 정보에 따르면 그렇지 않습니다. 제2종 오류(위음성): 검사 결과는 실제로 당신이 코로나바이러스의 보균자임을 나타내지만, 당신 안에는 있습니다.
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