P-Hacking dans les Startups : Éviter les Pièges Statistiques
La pression de lancer rapidement des produits dans les startups amène souvent les équipes à rapporter tout résultat qui semble être une amélioration, ce qui conduit au p-hacking. Cet article décortique trois scénarios courants : les comparaisons multiples sans correction, la reformulation des métriques a posteriori et la réalisation d’expériences jusqu’à obtenir un résultat positif. Il souligne l’importance de préenregistrer les hypothèses et les métriques, d’éviter l’exploration de données a posteriori, d’utiliser des corrections pour les comparaisons multiples et d’appliquer des seuils appropriés en cas d’observation anticipée. L’article plaide pour la célébration des résultats négatifs définitifs, en arguant que des pratiques statistiques rigoureuses accélèrent l’apprentissage, évitant la diffusion de bruit et construisant une véritable compréhension du comportement des utilisateurs.
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