Hipótesis. Distintas opciones y cómo elegir la más adecuada.

No existe una sola hipótesis que sea la mejor para todos los casos de experimentación posibles. Conocer y entender las distintas alternativas nos permite ser más eficientes y certeros a la hora de reducir la incertidumbre para nuestras futuras decisiones.

Ezequiel Boehler

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A la hora de hacer Tests de Hipótesis Nula, uno de los factores más importantes es seleccionar la hipótesis correcta. En posts anteriores explique que casi todos los valores resultantes de un test de hipótesis nula, como el p-value y los intervalos de confianza, solo pueden ser interpretados en relación a la hipótesis nula seleccionada.

Errores frequentes en Tests AB clásicos

Muchos equipos suelen cometer errores a al hora de hacer A/B Tests. Aquí encontraran una explicación de los que yo considero más frecuentes y sus efectos en la validez del experimento

Ezequiel Boehler

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En mi primer posteo, que pueden encontrar acá , mencioné algunos errores comunes que los equipos cometen a la hora de hacer A/B tests. En este post voy a profundizar en algunos de estos errores. Mi objetivo es que ganen un mejor entendimiento de por qué el error es en efecto un error, y de qué forma altera o invalida la interpretación de resultados de ese experimento.

Test A/B: Ajuste su método al contexto del problema que quiere resolver

Existen muchas alternativas a la hora de experimentar. Elegir el método correcto de experimentación según el contexto es crítico para una toma de decisiones eficaz.

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Este articulo esta basado principalmente en los escritos y presentaciones de Matt Gershoff, fundador de Conductrics https://conductrics.com quien me autorizó a utilizar sus ideas y material. Pueden encontrar su presentación sobre este tema en el siguiente link. Los invito a que visiten su blog en el sitio de Conductrics, ya que contiene material didáctico sobre este tema y similares.