Assess Significance

유의성 평가

두 요소 간에 KPI 차이의 통계적 유의성을 빠르게 평가할 수 있습니다.

개요

유의성 변형 확장 프로그램을 사용하면 A/B 테스트의 두 가지 변형, 두 기간 또는 비교하려는 거의 모든 시나리오 간 차이의 유의성을 평가할 수 있습니다.

확장 프로그램은 데이터와 비교 유형에 따라 가장 적합한 테스트를 자동으로 선택해 정확한 분석을 보장하는 통계 테스트를 제공합니다.

주요 기능

• 유의성 분석: 종합적인 분석을 수행하여 데이터 변화의 통계적 유의성을 파악합니다.
• 자동화된 통계 테스트 감지: 올바른 테스트가 데이터에 자동으로 적용욉니다.

'Assess Significance'를 선택해야 하는 이유

• 간편한 비교: 비교 필드에서 세그먼트를 정의하고 메트릭 필드에서 분석할 KPI를 선택하면 됩니다. 손쉽게 유의성 수준 및 테스트 매개 변수를 조정할 수 있습니다.
• 통계적 유의성 파악: 데이터의 차이가 신뢰할 수 있고 강력한 통계적 방법으로 뒷받침되는 경우를 확인할 수 있습니다.
• 강력한 통계적 테스트:
  • A/B 테스트 모델: 웰치의 T 테스트, [+ 현재 대시보드 확장 프로그램에서만 사용 가능: 베이지안 테스트, 부트스트랩 테스트.]
  • 시계열 모델: [+ 현재 대시보드 확장 프로그램에서만 사용 가능: 변동성 분석, 인과 관계 영향 분석.]
• 유연성 및 자동화: 데이터에 가장 적합한 테스트가 자동으로 선택되고, 필요한 경우 수동으로 조정할 수 있습니다.

실제 사례

두 마케팅 캠페인의 성과를 비교하고 싶다고 가정해 보겠습니다. KPI에서 차이를 보이는데 통계적으로 유의미할까요? 유의성 변형 기능을 사용하면 검증된 통계 모델을 사용하여 그 차이가 유의미한지 즉시 확인할 수 있습니다.

지금 바로 시작

유의성 변형 기능을 통해 데이터 분석을 혁신하고 통계적으로 유의미한 인사이트를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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