Falsi Positivi
Risultati che indicano erroneamente la presenza di un effetto quando in realtà non esiste.
Risultato di un test statistico che indica erroneamente che un effetto è significativo, mentre in realtà non lo è. Nell'ambito del CRO e dell'A/B testing, un falso positivo può portare a validare una variazione inefficace, con il rischio di generare decisioni controproducenti (es.: generalizzazione di una versione che non apporta alcun guadagno reale).
I falsi positivi sono legati al livello di confidenza scelto per un test (spesso 95%): esiste sempre una probabilità (es.: 5%) di concludere che esiste una differenza semplicemente dovuta al caso. Questo fenomeno è ancora più critico se si conducono numerosi test simultaneamente, senza controllo del tasso di falsi positivi (es.: tramite correzione di Bonferroni o test di falsa scoperta).
I falsi positivi sono l'opposto dei falsi negativi, che invece non rilevano un effetto realmente presente. Trovare il giusto equilibrio tra questi due tipi di errori è essenziale per sperimentazioni affidabili e una strategia CRO solida.
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 NégatifsRésultats qui manquent à détecter un effet qui est réellement présent.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