A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは

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目次

第I部　すべての人向けの導入的トピック

第1章　導入と動機付け

第2章　実験の実行と分析 ～一連の流れの例～

第4章　実験のプラットフォームと文化

第II部　すべての人を対象にした選択的トピック

第5章　スピードの重要さを示すケーススタディ

第6章　組織を運用するためのメトリクス

第7章　実験のためのメトリクスとOEC

第8章　インスティチューショナルメモリとメタアナリシス

第9章　コントロール実験の倫理

第III部　コントロール実験の補完または代替となる手法

第10章　オンラインでのコントロール実験の補完手法

第11章　観察的因果関係研究

第IV部　【発展的内容】実験のプラットフォームの開発

第12章　クライアントサイドの実験

第13章　計測装置

第14章　ランダム化単位の選択

第15章　実験対象の拡大 ～スピードと品質とリスクのトレードオフ～

第16章　実験の分析のスケール

第V部　【発展的内容】実験の分析のより深い理解に向けて

第17章　コントロール実験を支える統計学

第18章　分散の推定と分析感度の向上 ～その落とし穴と解決方法～

第19章　A/Aテスト

第20章　分析感度を向上させるトリガー

第21章　サンプル比率のミスマッチと信用性に関連するガードレールメトリクス

第22章　実験群の間での情報のリークと干渉

第23章　介入効果の長期影響の測定