ما وراء المقاييس البسيطة: لماذا تحتاج اختبارات A/B الخاصة بك إلى أكثر من نتائج اختبار T فقط

عند إجراء اختبارات A/B، تتوقف معظم الفرق عند السؤال السطحي: “هل تحركت المقاييس؟” لكن ماذا لو أخبرناك أن هناك طريقة أذكى لاستخراج رؤى أعمق من بيانات تجربتك؟ دعنا نستكشف لماذا تستحق الانحدارات الخطية أن تكون جزءًا من جدول تحليلاتك، حتى عندما يبدو أن اختبار T كافٍ.

النهج الكلاسيكي: اختبار T على بيانات الجلسة

تخيل أن منصة تجارة إلكترونية تطلق لافتة معاد تصميمها وتريد قياس تأثيرها على مدة جلسة المستخدم. الطريق المباشر؟ تنفيذ اختبار T.

حساب الأرقام يعطينا تأثير علاج قدره 0.56 دقيقة—أي أن المستخدمين يقضون حوالي 33 ثانية أطول في الجلسات. يُحسب هذا الارتفاع كفرق بسيط بين متوسطات مجموعة التحكم والعلاج. واضح وسهل الشرح، المهمة أنجزت، أليس كذلك؟

ليس تمامًا.

البديل بالانحدار الخطي: نفس الإجابة، عمق مختلف

الآن لنُعبر عن نفس التجربة باستخدام الانحدار الخطي. نحدد حالة العلاج (الإعلان المعروض: نعم/لا) كمتغير مستقل ومدة الجلسة كمتغير تابع.

وهنا يصبح الأمر مثيرًا: معامل الانحدار للعلاج يساوي 0.56—مطابق تمامًا لنتيجة اختبار T.

وهذا ليس صدفة. كلا الطريقتين تختبران نفس الفرضية الصفرية. عند تشغيل اختبار T، تسأل: “هل هناك فرق معنوي في المتوسطات؟” بينما يسأل الانحدار الخطي: “هل يفسر متغير العلاج التباين في مدة الجلسة؟” مع وجود متغير علاج ثنائي، تتلاشى هاتان المسألتان إلى نفس المشكلة الرياضية.

لكن انظر إلى قيمة R-squared: فقط 0.008. النموذج يفسر تقريبًا لا شيء عن العوامل التي تؤثر على تباين مدة الجلسة. هذا القيد يلمح إلى وجود خلل حاسم في تحليلنا.

المشكلة المخفية: تحيز الاختيار في تجربتك

الحقيقة غير المريحة: التعيين العشوائي في اختبارات A/B لا يقضي على تحيز الاختيار—بل يقلله فقط.

يحدث تحيز الاختيار عندما توجد فروق منهجية بين مجموعتي التحكم والعلاج خارج العلاج نفسه. على سبيل المثال:

• المستخدمون العائدون يواجهون اللافتة بشكل أكثر تكرارًا من الزوار الجدد
• تأثيرات الوقت من اليوم تتعلق بالتعرض للعلاج
• شرائح المستخدمين تتفاعل مع اللافتة بشكل مختلف

في مثل هذه الحالات، قد يكون الارتفاع البالغ 0.56 دقيقة مبالغًا فيه أو مخفضًا بواسطة هذه العوامل المربكة. أنت تقيس تأثيرًا مختلطًا: التأثير الحقيقي للعلاج بالإضافة إلى تحيز الاختيار.

الحل: أضف سياقًا باستخدام المتغيرات المرافقة

هنا يتألق الانحدار الخطي. من خلال دمج المتغيرات المربكة (المتغيرات المرافقة)، تعزل التأثير الحقيقي للعلاج عن الضوضاء الخلفية.

دعنا نضيف مدة الجلسة قبل التجربة كمُعامل مرافقة—نسأل بشكل أساسي: “بالنظر إلى أن المستخدمين كان لديهم أنماط جلسة أساسية، كم غير اللافتة من سلوكهم الحقيقي؟”

تتحول النتائج بشكل دراماتيكي. يقفز R-squared إلى 0.86، مما يعني أن 86% من التباين يُفسر الآن. ومع ذلك، ينخفض معامل العلاج إلى 0.47.

أي رقم هو الصحيح—0.56 أم 0.47؟ عندما نحاكي الحقيقة الأساسية مع ارتفاع معروف قدره 0.5 دقيقة، فإن 0.47 أقرب بشكل واضح. النموذج المعدل بالمُتغيرات المرافقة هو الفائز.

لماذا يهم هذا لقراراتك

1. تحسين ملاءمة النموذج، يكشف عما إذا كانت تصميمات تجربتك تلتقط العوامل الحقيقية المؤثرة على سلوك المستخدم
2. تصحيح التحيز يحدث تلقائيًا، يقلل من خطر اتخاذ قرارات بناءً على تأثيرات مبالغ فيها أو مخفضة
3. يزداد الثقة، لأنك لم تعد عرضة للعوامل المربكة الخفية التي تشوه نتائجك

ما بعد اختبار T والانحدار الخطي

يمتد المبدأ أبعد من ذلك. تتضمن أدواتك الإحصائية اختبارات أخرى—اختبار كاي-تربيع في R، اختبار Welch، وأساليب أكثر تخصصًا. يمكن إعادة صياغة كل منها عبر الانحدار مع التعديلات النموذجية المناسبة.

الاستنتاج: في المرة القادمة التي تميل فيها إلى الاعتماد على اختبار إحصائي واحد، اسأل عما إذا كانت المتغيرات المربكة قد تشتت صورتك. الانحدار الخطي مع اختيار متغيرات مرافقة مدروسة يحول اختبار A/B من فحص ثنائي النجاح/الفشل إلى تحقيق سببي معقد.

مقاييسك ستشكرك.