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Bayesianisch
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Statistischer Ansatz, der auf der Verwendung der Wahrscheinlichkeit beruht, um die Unsicherheit um die Parameter eines Modells zu modellieren. Im Gegensatz zum frequentistischen Ansatz bezieht er sowohl beobachtete Daten als auch, wenn verfügbar, A-priori-Informationen (sog. Prioren) ein, um die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese zu aktualisieren, wenn neue Daten gesammelt werden.
Im Kontext CRO / A/B-Testing :
Der Bayes'sche Ansatz ermöglicht die Beantwortung konkreter Fragen wie :
"Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Variation B besser ist als Variation A?"
Anstatt eine Nullhypothese abzulehnen oder nicht abzulehnen, liefert sie eine direkte, umsetzbare Wahrscheinlichkeit, die für die Fachteams viel intuitiver ist.
Vorteile für den CRO :
- Liefert kontinuierlich verwertbare Ergebnisse, ohne auf eine vordefinierte Stichprobengröße zu warten,
- Passt sich dynamisch an die Entwicklung des Tests an,
- Liefert klare wahrscheinlichkeitstheoretische Schätzungen: z. B. "Es besteht eine 92%ige Wahrscheinlichkeit, dass Variation B besser ist als A",
- Erleichtert eine schnelle und schrittweise Entscheidungsfindung,
- Weniger anfällig für Verzerrungen durch vorzeitiges Aufhören(Peeking),
- Kompatibel mit Kontexten für erweiterte Personalisierung oder multivariate Tests.
Tools, die den Bayes'schen Ansatz verwenden :
- Optimizely (Stats Engine)
- VWO (Bayesian Engine)
- AB Tasty (Bayesianische Option)
- Convert.com, Google Ads (Experiences), etc.
Wachsamkeitspunkte :
- Die Auswahl und Interpretation der Prioren kann die Ergebnisse beeinflussen, wenn sie falsch kalibriert sind,
- Weniger vertraut für reine Daten-/Wissenschaftsteams, die an traditionelle Tests gewöhnt sind.
Ähnliche Definitionen
MDE (Minimum Detectable Effect)
Der kleinste Unterschied, der, wenn er vorhanden ist, in einem statistischen Test zuverlässig festgestellt werden kann.
Falsche Positive
Ergebnisse, die fälschlicherweise angeben, dass ein Effekt vorhanden ist, obwohl dies nicht der Fall ist.
Statistische Leistung
Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Test einen tatsächlichen Effekt aufdeckt, wenn dieser Effekt existiert. Eine hohe Potenz verringert das Risiko falsch negativer Ergebnisse.
Uplift
Die Steigerung der Konversionen oder des durch eine bestimmte Aktion erzeugten Werts, die oft in A/B-Tests gemessen wird.
Mann-Whitney U Test
Ein nichtparametrischer Test, der verwendet wird, um zwei unabhängige Stichproben zu vergleichen, um festzustellen, ob sie aus der gleichen Verteilung stammen.
Statistisches Vertrauen
Grad der Gewissheit, den man bei den Ergebnissen eines statistischen Tests hat.
p-Wert
Ein statistisches Maß, das die Wahrscheinlichkeit angibt, dass die gesammelten Daten (oder etwas Extremeres) unter der Nullhypothese beobachtet werden.
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