【💡💡營運小教室-第32堂】🕹 A/B測試 重點分享 🕹
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/3rPadlk
(圖文同步、畫好重點,閱讀更方便)
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最近這兩週我在研究A/B測試,
何謂A/B測試我就直接引用文章內的話:
「針對某一需要改進的功能、頁面或是產品,提供兩種或以上的方案,合理分配流量,將不同方案发布給不同用戶。在運行一段時間後,結合各項指標和科學的統計方法,對比實驗數據做出決策,將最優方案更新給全量用戶。」
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因此,A/B測試在現今網路行業中被用的相當頻繁,
Google更是把A/B測試視為圭臬,
大到一個功能,
小到一個按鈕的顏色都要做A/B測試,
也因為Google進行了大量的A/B測試,
把用戶旅程(user journey)中每個節點的轉換率一步步提高,
使得每次產品功能或是頁面的改動更符合多數用戶需求,
自然效能與績效就能極大化,
其他像是臉書、亞馬遜等電商公司,
都是將A/B測試納入必要的工作項目內。
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專門在做這工作的人,
現在也有個很新穎的職務名稱叫成長駭客(Growth Hacker),
大家到104人力銀行搜尋就知道其工作內容,
這邊不贅述。
(注意,A/B測試只是成長駭客內的其中一個工作項目,並非成長駭客就只做A/B測試,差很多)
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遊戲業坦白說在營運上不太會進行A/B測試,
因為用戶幾乎都從雙平台上下載遊戲,
如果要做A/B測試就只能在雙平台上著手,
新產品或許還能這樣做,
但對既有產品來說就不切實際點,
因此A/B測試通常會出現在廣告的買量測試中。
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以下分享我自己在A/B測試上的心得分享:
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1⃣A/B測試不代表一次只能測試兩個,你想測試2個以上也行,主要是得確認每個群體樣本數要夠多,如果樣本數太少,達不到性效度的話,做出來的結果就沒有參考價值。
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2⃣如何確認有足夠的樣本數呢?身為營運人員,自家的營運數據自己最清楚,可以透過這個網站輸入母體大小,就會自動算出要多少樣本數才能達到統計顯著性。
👉https://zh.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
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3⃣假設是投放廣告,如果不曉得母體會有多少,那可以用以下免費工具來反推,例如你想要達到的轉換率是1%提升到5%,這個頁面就可以幫你計算出兩個群體各自要曝光幾次才足夠,就能判斷預算會花多少。
👉https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
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4⃣會需要計算上述的原因主要有兩個,一個是預算問題,另一個是在不確定風險下,建議做足夠樣本數就好。
👉舉例來說,如果今天某款遊戲每月付費玩家有10,000人,如果想改動一個功能,可能一開始會想到的做法是隨機5,000人分配到不同群組(也就是A/B測試為50% / 50%)。
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但這樣就會有一個風險,萬一這個改動是失敗的,等於就會直接影響到5,000人,那在A/B測試期間,可能就開始蒙受不小的營收損失,或是等不到信效度出現就提早結束測試,因此如果能事前估出足夠的樣本數,就能降低上述風險。
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以10,000人這例子,丟到頁面內,只要370人的樣本就能達到統計顯著性了,不用分到50% / 50%這麼多,只要5%就足夠了,這樣即使A/B測試不理想,也只會影響到那5%付費用戶。
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5⃣要確保兩個群體是完全獨立,而非交集,如果有交集,就會影響分析結果。
👉這點比較吃技術的工,技術要能夠確保實驗對象進入A/B測試時會被隨機分派到不同群體內,如果因為裝置過多、版本不同等因素而導致有部分用戶既是A群體、也在B群體的話,那就會導致數據判讀出現錯誤。
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6⃣不要在一個A/B測試還沒做完情況下,又緊接著做另一個A/B測試,除非能確定這兩個A/B測試是完全不相干,不然不但在分析時不容易分清楚每個群體,也很容易影響整個數據的分析。
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7⃣做出來的結果到底有沒有達到統計顯著性,可以把數據輸入到這個網頁內,非常方便。
👉https://abtestguide.com/calc/
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8⃣A/B 測試前,可以先執行A/A測試,先確認目前的隨機分配中有沒有其他的變異數,確保這兩個群體的整個營運數據夠乾淨。
👉由於測試的是群體內有沒有其他變因,而非方案本身,因此在流量分配上就能夠以50% / 50%進行。
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以上就是我對於A/B 測試目前的經驗與心得分享,
如果要再探討下去絕對有更多的理論基礎與分析模組,
我自己也還在學習摸索中,
日後如果有甚麼心得或是勘誤,
我會持續更新在這篇文章中,
如果你有其他心得或是已經發現錯誤的地方,
也歡迎分享給我。
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🔎參考資料:A/B 測試要測多久?從統計顯著與檢定力看廣告測試結果
https://bit.ly/3CcQAIL
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🔎延伸閱讀:谷歌是怎么用A/B測試的
https://bit.ly/3lr6KYZ
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次群分析
#posthoc #subgroup #teaching
許多人都相信西洋的占星術,認為她能預測自己的運勢。依據出生日期決定的占星術黃道十二宮是白羊宮、金牛宮、雙子宮、巨蟹宮、獅子宮、室女宮、天秤宮、天蠍宮、人馬宮、摩羯宮、寶瓶宮、雙魚宮。
1988 年發表的 ISIS-2 (Second International Study of Infarct Survival) 臨床試驗顯示在病人發生疑似急性心肌梗塞之後,併用阿斯匹靈及 streptokinase 可以明顯降低再梗塞、中風及死亡的危險,但是許多人都對阿斯匹靈是否只有在某些病人(例如:年紀、性別、種族等)有效很感興趣,於是他們做了一個很有趣的分析,亦即他們把 17187 人依據占星術的星座分成 12 個次群,結果發現阿斯匹靈對天秤座、雙子座的人是無效的,但是阿斯匹靈卻能神奇地降低摩羯座的人的再梗塞、中風及死亡的危險至ㄧ半以下。可見事後分析中的次群分析是不可靠的,因為事後分析就像是「先射箭再畫靶」一樣。
-次群與暴露(治療)的交互作用(moderation)
• 這是一種觀察性研究,而不是 RCT 的主要/次要終點。
• 主要效果必須是有統計意義的。
• 如果是與連續變項有交互作用,那麼連續變項不能被變成類別/二元變項。
• 次群:必須要事先(不能事後)設定,數目不能太多,必須是基礎(治療前)的資料,各次群的樣本數愈多、愈接近愈好,各次群的共變數愈接近愈好,次群的定義沒有測量誤差,不要看太多的次群、有其他的研究支持。
• 校正干擾因子之後仍然存在。
• 必須要做多重比較的校正。
• 要看交互作用,不要分別看各次群:A 次群有意義、B 次群無意義是沒有任何判斷價值的。
• 需要的樣本數是主要效果的 16 倍:RCT 的樣本數是依據主要效果的統計檢定力 0.8 去計算的,因此交互作用的統計檢定力一定是 << 0.8 的。低統計檢定力會造成假陽性(高估效果量)和假陰性(第二型錯誤)。
• 要估計模式預測的校準與鑑別力、各次群預測的結果/治療的傷害。
• 要估計絕對與相對危險性(絕對危險性比較重要)。
• P: 0.01-0.05(不確定)、0.005-0.01(有意義)、< 0.005 (很有意義)。但是不要純粹用 P 值或用逐步複回歸選擇有意義的交互作用;要用收縮 shrinkage(懲罰 penalized、正規化 regularized、整體 ensemble)回歸選擇有意義的交互作用。
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#teaching #af #hd
洗腎病人的心房顫動與口服抗凝血劑
在治療病人時,醫生應該要睜開眼睛,看清楚病人的病情、權衡治療的好處/壞處比例。但是有時候醫生卻被迫要閉上眼睛治療病人,例如:在選擇是否要用口服抗凝血劑(OAC)治療洗腎病人的心房顫動(af)時,醫生是閉上眼睛的,就像古希臘神話中的正義女神一樣:她矇著眼睛,一手持天平,一手握劍。當 OAC 放在正義女神的天平上時,天平的一邊是預防缺血性中風,另外一邊是主要出血。
因為腎臟科是內科中擁有最少隨機分配對照臨床試驗(RCT)的科別(心臟科最多),而且幾乎所有的 OAC 臨床試驗都排除了CCr < 30 mL/min 以及洗腎病人。偏偏這一些病人比較容易流血(因為血小板功能異常),只有 apixaban 可能可以減量用在嚴重慢性腎臟病(CKD)或是洗腎的病人。偏偏只有 RCT 能證明因果關係(OAC 的效果),觀察性研究則不能,因為它無法排除與暴露(使用 OAC)及結局都有相關的因素。
要注意的是用腎功能調整藥物的劑量時,請用 Cockcroft-Gault 公式計算的 CCr,而不是 MDRD 或是 CKD-EPI 公式計算的 eGFR,因為幾乎所有的藥物試驗都是用 CCr 的。
臨床指引建議 af 的病人可以用 CHA2DS2VASc 分數(心衰竭、高血壓、年紀 ≥ 75 歲、糖尿病、中風/暫時性腦缺血/血管栓塞、心血管疾病《AMI, PAD, 主動脈硬化》、年紀 65-74 歲、女性)≥ 2 來選擇需要用 OAC 來預防缺血性中風者。
OAC 最大的副作用是主要出血:顱內出血、各部位出血(腹膜後、消化道、泌尿道、呼吸道)致血比容下降 ≥ 12%。維生素 K 抑制劑(VKA)可以用 INR 來評估劑量是否適當,NOAC不需要(也無法)評估劑量是否適當(這是好處,也是壞處)。Coumadin 過量能用維生素 K 來逆轉,(除了 dabigatron 以外)NOAC 過量卻無任何拮抗劑。OAC 造成主要出血的風險可以用 HAS-BLED (高血壓、肝/腎功能異常、中風、流血、INR 不穩定、年紀 > 65 歲、藥物/喝酒)分數來評估,一般說來 NOAC 造成主要出血的機率比 VKA 更低。
CKD 的病人比較容易有心血管疾病和 af,反之,有心血管疾病和 af的病人也比較容易併發 CKD。CKD 病人比較容易有缺血性中風,也比較容易有出血性中風。因此有 af 的 CKD 病人就像戰場上的英雄一樣,隨時都要面對生命的威脅。
那麽為了換取最美好的事(預防中風),最深沈的創痛(主要出血)是否值得呢?「有一種鳥,一生都在尋找一棵長滿尖刺的樹,找到後便將牠的胸膛撞去,在臨死前會唱出連雲雀與夜鶯都黯然失色的天籟。牠以生命作為代價,只換得一首動聽的歌。整個世界都在悄然聆聽,連神也在天國裡微笑。因為唯有最深沈的創痛,才能換取最美好的事」(「刺鳥」)。
2020 年發表的 16 個觀察性研究文獻回顧(N = 71877)發現洗腎病人使用 OAC 不能降低缺血性中風,雖然 apixaban 與coumadin/不使用 OAC 者比較能降低死亡率。Warfarin, dabigatran, rivaroxaban 則比 apixaban 更會造成出血。2020 年的觀察性研究則發現洗腎病人使用左心耳封堵手術(N = 92)在 2 年後的出血率比使用 OAC 者(N = 114)更低,死亡率也更低。
2020 年發表的 RCT(RENAL-AF,N = 132)發現在有 af 的洗腎病人中,apixaban 與 coumadin 的病人在 1 年後有相同的主要終點(出血)和次要終點(中風、主要出血、心血管疾病死亡率),雖然在使用 coumadin 者中,只有 44% 的時間是在治療範圍(INR 2-3)內。可惜本試驗本來預計收納 760 個病人,卻由於缺乏資助而中途停止。亦即本試驗缺乏統計檢定力,比較容易有假陽性和假陰性的結果。
2020 年發表的 RCT(Valkyries,女武神,N = 154)發現在有 af 的洗腎病人中,apixaban 比 coumadin 更不會造成危急生命的出血,雖然兩組病人在心血管疾病、出血、死亡率上沒有差別。可惜本研究並沒有安慰劑當成對照組,因此我們並不知道 apixaban、coumadin 是否能改善 af 洗腎病人的預後(心血管疾病、缺血性中風、死亡率)。
「女武神的騎行」是華格納歌劇「女武神」中的歌曲,美國的越戰電影「現代啟示錄」曾以此曲作為片中直升機飛行中的配樂。女武神是眾神之王沃坦所生的九個女兒,她們騎著飛馬將在戰場上死去的英雄抬到盾牌上帶回天宮復活。
在正在進行中的 RCT 中,DANWARD(N = 718)要研究 coumadin 對中風的效果,AXADIA-AFNET 8(N = 222)要研究 apixaban 對出血、中風、死亡率的效果。
且讓我們閉上眼睛,期待這些新的女武神能拯救戰場上的英雄吧!
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檢定力 分析Power Analysis 計算複雜,在分析軟體應用上,需輸. 入以下參數:β值(也有軟體是輸入1-β 之值)、預設實驗效果. 量、α值、與實驗變項的標準差(或變異數)。 網 ... ... <看更多>
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問第三題
想請教計算mu=0和mu=2的時候要使用標準誤還是標準差?
謝謝大家
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