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A/B Test 题目， 往往会和 Metric Questions 放在一起出， 属于DS 业务领域内的一大重点类型。 本文分几部分拆解A/B Test 面试中会遇到的各类问题。 但是如果想深入了解 A/B Test， 还需要大家真的花费时间去了解， 可以参考 Trustworthy Online Controlled Experiments 系列文章。
什么是A/B Test
A/B Test 是一种控制实验， 在面试中， 会被问到以下一些问题
- 你的A/B Test 的假设是什么
- 如何设计一个 A/B Test
- 如何评价结果
- 根据结果，做出决定
设计一个 A/B Test
- A/B 要运行多久？
- 需要多少样本？ 这一般取决于
- Power （一般取 80%） （1 - TypeII error） 什么是 Power
- Significant Level （一般取 p-value = 0.05）
- 要能找到多精细的差异
- 常用公式
(
：样本方差
可识别最小差异 )
从上面的公式可以推导出
- 样本方差越小（数据变动小）， 所需要的数据越少
- 要求的可检测差异越大（粗糙）， 所需要数据越少
算出来的样本量， 是每组的样本量， 不是真整个实验需要的样本量
关于可检测差异如何设置， 这是一个经验之谈， 在Trustworthy Online Controlled Experiments 系列中， 也有专门的讨论。 一般的原则是， 这个值一定要在实验开始前定下来， 并且不能在实验中改动。
关于 ** A/B 要运行多久** 也可以从样本数量推出来， 比如，需要 20000 个样本， 而每天有4000个客户， 那么就需要5 天。 但是实际运行中， 还要考虑周末效应， 因此在这个例子中， 一般会选择7天。
多重测试
有时候， 我们会有不止一个干预组， 比如， 测试一个按钮的颜色。 我们可能会同时测试 10种颜色。
比如， 在一个 A/B Test 中 ，我们实验了10中颜色， 其中一种颜色胜出， 而且p< 0.05。这时，是否要决定使用该颜色呢？
答案是否定的， 因为比对的组越多， 可能第一类错误的概率越大， 在多组对照实验中， 应该用更低的 p-value。 比如， 如果有3组， 每组对比使用 p-value 0.05， 那么整个实验犯第一类错误概率为：
远远大于 0.05。
解决这种问题的方法
1. Bonferroni Correction:
方法也很简单， 在多组实验中， 使用
就是用 0.05 除以组数。 因此， 对于有10个group 的实验， 应该使用的p-value 是 0.05。
缺点：过于保守， 要求太高
2. Control False Discovery Rate
这个一般在有很多个 Metrics 的时候， 使用， 比如有 100+ 个Metrics
比如 200个 Metrics ， FDR = 0.05 这意味着
- 5% 的假阳性率
- 在200 个指标中， 至少有1个是假阳性
新鲜感 (Novelty) 和先入为主(Primacy) 效应
- 先入为主(Primacy) ： 用户需要时间，来适应改变。
- 新鲜感 (Novelty)： 新功能带来的新鲜感， 会慢慢消退。
这两个效应带来的问题是， 他们带来的效果都不持久。另外， 实验一开始的高增长，和低增长可能都和他们有关系。
解决方案
- 使用新用户做测试， 对于新用户来书， 就不存在这两种效应。
- 如果实验已经运行了，那么可以现在比较干预组中新用户， 和老用户的行为区别。
干预手段对实验造成的影响
A/B Test 的两个假设
- 用户进入各个实验组完全是随机的
- 用户之间是独立的 （SUTVA）
对于一些应用，这两条不一定成立, 比如 Facebook， 微信， Uber 等。 一方面， 社交应用会有溢出效应， 另外方面 Uber， Airbnb 这种资源共享应用会有资源挤占效应。
如果在实验中， 一个社交应用导致用户发帖数上升 1%， 那么在实际推广以后， 这个效应会超过 1% ， 这是由于网络效应导致的。 而对于资源共享型应用， 比如 Airbnb， 如果一个手段让实验组叫车量提升 1% ， 那么实际使用中， 效应应该低于 1%， 因为实验组叫了更多的车， 那么控制组可叫的车的数量就减少了。
如果减少干预带来的影响
隔离用户
- 地理隔离： 比如在不同城市测试优惠券对打车的影响
- 时间隔离： 适用于干预效果较短的应用
对于社交应用， 可以使用 Cluster， 然后以不同的社群作为 Unit 做比较。
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