Aprendizados

Ajustado para comparações múltiplas

Divida testes suficientes de formas suficientes e algo vai parecer convincente por acaso. Os intervalos são ampliados justamente por isso.

Benjamini-HochbergTaxa de falsa coberturaContado por conjunto de testes

Os Aprendizados verificam dezenas de padrões ao mesmo tempo: cada tipo de página e mudança, mecanismo, tema e elemento. Quanto mais formas houver de dividir os testes de um site, maior será a chance de algum intervalo excluir zero por acaso. Se todos os intervalos fossem exibidos com o nível de confiança habitual de 95%, alguns resultados de sorte pareceriam conclusões confiáveis.

Por isso, todo intervalo na página é desenhado com uma única largura ajustada, pelo procedimento de Benjamini-Hochberg com intervalos de taxa de falsa cobertura a 5%. Um padrão selecionado como conclusivo tem um intervalo que exclui zero, e um que não é selecionado tem um intervalo que cruza o zero, então o nível de evidência e o intervalo nunca podem discordar.

As checagens são contadas como os conjuntos distintos de testes por trás dos padrões, e não como os próprios padrões. Um teste que mudou quatro coisas fica em quatro grupos, mas é uma única prova vista quatro vezes, e contá-lo quatro vezes corrigiria demais e esconderia conclusões reais.

É a mesma disciplina que as estatísticas aplicam a um único teste com várias variantes, levada para um programa inteiro. É por isso que os Aprendizados conseguem olhar por muitos ângulos de uma vez sem transformar um programa grande em uma fonte de falsa confiança.

Melhores testes, melhores conversões

Test on all visitors with the world’s lightest script and make confident decisions powered by real-time reporting.Começar teste grátisAgendar uma demonstração