Короткий ответ Парадокс Симпсона — ситуация, когда тренд, наблюдаемый в объединённых данных, исчезает или разворачивается в противоположную сторону при разбиении данных на подгруппы; обычно вызван скрытой переменной, неравномерно распределённой между группами. Как это работает подробнее если две сравниваемые группы имеют разный состав по важной скрытой переменной (например, разное распределение по платформам, регионам, давности пользователей), а эта переменная сама сильно влияет на метрику, агрегированное сравнение может вводить в заблуждение. Пример кода Что использовать на практике На практике. чтобы выявить парадокс, полезно всегда проверять ключевые метрики не только в целом, но и в разрезе по важным сегментам (платформа, страна, канал привлечения, тип устройства); если знак эффекта отличается между сегментами и в агрегате, это сигнал парадокса Симпсона. Особенно важно проверять это в A/B-тестах, где доли сегментов в тестовой и контрольной группах могли случайно или системно разойтись. Полезно также визуа
Загрузка…
