스타트업의 P-해킹: 통계적 함정 피하기
2025-06-21
스타트업에서 빠른 제품 출시 압박은 팀들이 개선으로 보이는 결과를 보고하는 경향을 만들어내고, 이는 P-해킹으로 이어집니다. 이 글에서는 수정되지 않은 다중 비교, 사후 지표 재정의, 그리고 적중이 나올 때까지 실험을 실행하는 세 가지 일반적인 시나리오를 자세히 분석합니다. 가설과 지표의 사전 등록, 사후 데이터 탐색 회피, 다중 비교를 위한 수정 사용, 그리고 조기 확인을 위한 적절한 임계값 적용의 중요성을 강조합니다. 결정적인 부정적 결과를 축하하고, 엄격한 통계적 방법론이 노이즈 발생을 방지하고 사용자 행동에 대한 진정한 이해를 구축함으로써 학습을 가속화한다고 주장합니다.
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