每天一点数据分析

1️⃣ AB实验中的辛普森悖论分析

在探讨AB实验的过程中，我们不可避免地会遇到辛普森悖论。这个悖论在数据分析中悄然潜伏，甚至可以在真实的医学AB测试案例中被揭示。具体的过程和示例请参见图2的详细解说。📊

2️⃣ 为什么AB实验结果会出现辛普森悖论?

关于辛普森悖论出现的原因，我们可以从两个层面来分析：

• 浅层原因：虽然样本量相等，但若样本分组不均，也即两种疗法的病例选取存在问题，最终的对比样本质量便会不同。
• 深层原因：医生在选择患者治疗方案时可能会倾向性选择，深入剖析可以参考图4。

总结这个实验，我们不难发现：

• AB测试的设计存在重大缺陷，因此得出的结论并不可靠。
• 从整体实验结果看，A疗法看似不如B疗法，但实则因为A组中重病患者比例较高，并非A疗法本身的问题。

3️⃣ 如何避免AB实验中的辛普森悖论？

为了有效规避辛普森悖论的发生，我们可以采取以下策略：

1. 进行科学的流量分割。
2. 采用分层的互斥和定向实验设计。
3. 对实验数据进行多维分析和深入解读，具体案例请参考图5-7。

【下篇预告】

• 获得诺贝尔奖的因果推断是什么
• 因果效应估计的常用方法🤔
• AB测试中的第一类和第二类错误🙅
• AB测试的最小样本量及计算工具推荐

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