避免P值作弊：启动公司中统计陷阱的揭秘

初创公司为快速发布产品承受着巨大的压力，这导致团队倾向于报告任何看起来像改进的结果，从而导致p值作弊。本文分析了三种常见的p值作弊案例：未经校正的多重比较、结果出来后重新定义指标以及在获得预期结果前多次运行实验。文章强调了预先注册假设和指标、避免事后挖掘指标、在测试多个变量时使用校正以及在提前查看结果时应用适当阈值的重要性，并建议庆祝明确的负面结果，最终目的是通过更严格的统计实践来加速学习，避免发布无效信息，建立对驱动用户行为因素的真正理解。