スタートアップにおけるPハッキング：統計的トラップの回避
2025-06-21
スタートアップにおける迅速な製品リリースのプレッシャーは、チームが改善に見える結果を報告する傾向を生み出し、Pハッキングにつながります。この記事では、3つの一般的なシナリオ、つまり補正のない多重比較、事後的な指標の再定義、そしてヒットが得られるまで実験を実行することについて詳しく説明します。仮説と指標の事前登録、事後的なデータ探索の回避、多重比較のための補正の使用、そして早期の確認のための適切な閾値の適用が重要であると強調しています。決定的な否定的な結果を祝うことを提唱し、厳格な統計的手法がノイズの発生を防ぎ、ユーザー行動の真の理解を構築することにより、学習を加速させると主張しています。
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