A/B test results interpretation
Rigorous statistical analysis of A/B test results with bias verification and deployment recommendation.
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J'ai réalisé un A/B test avec les caractéristiques suivantes : - Hypothèse testée : [HYPOTHESE] - Variante A (contrôle) : [DESCRIPTION_A] - Variante B (traitement) : [DESCRIPTION_B] - Durée du test : [DUREE] jours - Métrique principale : [METRIQUE_PRINCIPALE] (ex : taux de conversion, CTR, revenu par visiteur) - Métriques secondaires : [METRIQUES_SECONDAIRES] Résultats : - Visiteurs A : [VISITEURS_A] | Conversions A : [CONVERSIONS_A] | Taux A : [TAUX_A]% - Visiteurs B : [VISITEURS_B] | Conversions B : [CONVERSIONS_B] | Taux B : [TAUX_B]% - Niveau de confiance observé : [NIVEAU_CONFIANCE]% Analyse ces résultats en : 1. Validant la significativité statistique (test Z bilatéral, p-value, intervalles de confiance) 2. Vérifiant la puissance statistique et le Sample Ratio Mismatch 3. Évaluant les risques de novelty effect et de seasonal bias 4. Analysant les métriques secondaires pour détecter les effets de bord 5. Recommandant : déployer / arrêter / prolonger le test avec justification 6. Estimant l'impact annuel si la variante B est déployée 7. Proposant les prochains tests logiques dans cette direction
Why this prompt works
<p>This prompt is valuable because it integrates often-forgotten checks (Sample Ratio Mismatch, novelty effect, statistical power) that help avoid erroneous decisions from poorly conducted tests.</p>
Use Cases
Expected Output
Complete statistical analysis with p-value, confidence intervals, bias detection, recommendation, and projected impact.
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