P-Hacking em Startups: Evitando Armadilhas Estatísticas
A pressão para lançar produtos rapidamente em startups frequentemente leva as equipes a relatar qualquer resultado que pareça uma melhoria, resultando em p-hacking. Este artigo analisa três cenários comuns: múltiplas comparações sem correção, reformulação de métricas post-hoc e execução de experimentos até que um resultado positivo seja alcançado. Ele enfatiza a importância do pré-registro de hipóteses e métricas, evitando a exploração de dados post-hoc, usando correções para múltiplas comparações e aplicando limiares apropriados para observações antecipadas. O artigo defende a celebração de resultados negativos definitivos, argumentando que práticas estatísticas rigorosas aceleram o aprendizado, evitando a liberação de ruídos e construindo uma verdadeira compreensão do comportamento do usuário.
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