#統計的有意差

2件のフレームワーク

関連タグ: #仮説検証 #A/Bテスト #p値 #実験計画

実験統計学

A/Bテストや実験の統計的設計・分析・解釈の基本を体系的に学び、データに基づく意思決定の精度を上げるフレームワーク

A/Bテストの統計設計と結果判定 施策効果の因果推定 マーケティング実験の設計 プロダクト改善の仮説検証
難易度 ⏱ 2〜4時間（設計）+ 1〜4週間（実行）

A/Bテストの統計設計

サンプルサイズや有意差の考え方を正しく理解し、信頼できるA/Bテストを設計するためのフレームワーク

WebサイトのUI改善検証 マーケティング施策の効果比較 価格設定の最適化 メール件名の最適化
難易度 ⏱ 2〜3時間（設計）+ 数日〜数週間（実行）