📊A/B 테스트 뒤에 숨은 기초 통계 이해하기 오늘, 내일, 아니 지금도 돌아가고 있는 A/B Test! A/B Test 뒤에는 기초 통계가 숨어 있다는 사실..! 이미 머릿속으로는 알고 있

📊A/B 테스트 뒤에 숨은 기초 통계 이해하기 오늘, 내일, 아니 지금도 돌아가고 있는 A/B Test! A/B Test 뒤에는 기초 통계가 숨어 있다는 사실..! 이미 머릿속으로는 알고 있을 수도 있지만 다시 한 번 짚고 넘어가보시죠. 👉🏻  모집단과 표본 우리는 결코 '전체'를 알 순 없다. 이번 실험의 대상은 어디까지나 '일부'다. 즉, 실험기간 동안 실험에 노출되는 일부 고객에 대해서만 알 수 있다. 통계에서는 이 전체를 '모집단'이라고 부르고, 이 일부를 '표본'이라고 부른다. 👉🏻  중심극한정리 '일부'를 통해서 '전체'에 대해 추론할 수 있다. 👉🏻  귀무가설과 대립 가설, 양측 검정과 단측 검정 표본 그룹의 결과에 '평소라면 차이가 없지만, 이번 실험으로 인해 차이가 생길 것이다'라고 가정한다. 한 그룹이 무조건 더 높다/낮다고 가정할 수 없어서, 높을 수도 있고 낮을 수도 있다고 봐야 한다면, 이런 경우를 양측(양 쪽으로 알아보는, Two-sided) 검정이라고 한다. 👉🏻  신뢰 수준 실험 결과도 결국 '추측'이다. 그런데 세상에 100%라는 건 없거나 무의미하니까. 본 게시글은 ‘플래터’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻