Falsi Negativi
Risultati che non riescono a rilevare un effetto effettivamente presente.
Risultato di un test statistico che non riesce a rilevare un effetto reale, concludendo erroneamente che non c'è una differenza significativa tra due varianti, mentre in realtà esiste. Nel contesto del CRO e dell'A/B testing, un falso negativo può portare a rifiutare una variante comunque performante, semplicemente perché il test mancava di potenza (es.: campione troppo piccolo, durata insufficiente, MDE troppo basso).
I falsi negativi sono spesso contrapposti ai falsi positivi, che invece indicano erroneamente che un effetto è significativo quando in realtà non lo è. L'equilibrio tra questi due errori dipende dai parametri statistici scelti (livello di confidenza, potenza) e deve essere accuratamente calibrato per evitare decisioni errate nei test di ottimizzazione.
Autres termes : Statistiques
Vedere tutto il glossario- Approche Frequentist (A/B test)Une approche statistique qui estime les paramètres du modèle en se basant uniquement sur les données observées, sans utiliser d'informations a priori.Statistiques
- Bayesian (A/B test)Une approche statistique qui utilise la probabilité pour représenter l'incertitude sur les paramètres du modèle.Statistiques
- Confiance statistiqueNiveau de certitude que l'on a dans les résultats d'un test statistique.Statistiques
- Faux PositifsRésultats indiquant à tort qu'un effet est présent alors qu'il ne l'est pas.Statistiques
- Mann-Whitney U TestUn test non paramétrique utilisé pour comparer deux échantillons indépendants afin de déterminer s'ils proviennent de la même distribution.Statistiques
- MDE (Minimum Detectable Effect)La plus petite différence qui, si elle existe, peut être détectée de manière fiable dans un test statistique.Statistiques