Ответ
Да, бывают случаи, когда эксперимент можно остановить досрочно. Это возможно при явных результатах (например, значимом ухудшении ключевых метрик) или при достижении статистической значимости до завершения сбора данных.
Пример с кодом для проверки значимости в Python:
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest
# Предположим, на 50% данных уже видим конверсии:
converted = [1000, 1200] # control, test
trials = [10000, 10000]
z_score, p_value = proportions_ztest(converted, trials)
if p_value < 0.05: # значимый результат
print("Можно остановить эксперимент")
Важно учитывать:
- Риск ложноположительных результатов при множественных проверках
- Возможные временные эффекты (например, выходные/будни)
- Этические аспекты, если тест ухудшает UX