Какие основные этапы должны быть при проектировании эксперимента

1. Определение цели — чётко сформулировать гипотезу и метрики для оценки (например, увеличение конверсии на 5%).

2. Выбор аудитории — сегментация пользователей (рандомизация, контрольная/тестовая группы).

3. Расчёт мощности — определение размера выборки (например, через statsmodels для A/B-теста):

   from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
   effect_size = 0.2  # минимальный детектируемый эффект
   power = 0.8        # вероятность обнаружить эффект
   alpha = 0.05       # уровень значимости
   analysis = TTestIndPower()
   sample_size = analysis.solve_power(effect_size, power=power, alpha=alpha)

4. Запуск эксперимента — равномерное распределение трафика, минимизация внешних факторов.

5. Сбор данных — логирование событий, контроль качества данных.

6. Анализ результатов — проверка статистической значимости (t-тест, chi-square), оценка бизнес-эффекта.

7. Принятие решения — масштабирование изменений или итерация.

Нюансы:

• Учёт сезонности.
• Проверка на SRM (Sample Ratio Mismatch).
• Осторожность с метриками-кандидатами (p-hacking).