Hypothesis test
A/Bテスト（オンライン制御実験）
A/Bテストは、測定された結果が2つのグループ間で有意に異なるかどうかを判断するために、同時に制御バリアント（A）と治療バリアント（B）を2つのユーザーグループに公開するランダム化比較試験です。現代のオンライン制御実験フレームワークは、1935年のR. A. Fisherの古典的なランダム化原則に基づいて、2000年代初頭にMicrosoftのRon Kohaviと同僚によって体系化されました。これは、Web製品開発、デジタルマーケティング、および実験プラットフォームにおける主要な因果推論ツールです。
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出典
- Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing. Cambridge University Press. ISBN: 9781108724265
- Deng, A., Xu, Y., Kohavi, R., & Walker, T. (2013). Improving the Sensitivity of Online Controlled Experiments by Utilizing Pre-Experiment Data. KDD '13. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). A/B Test (Online Controlled Experiment). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/experimental-design/ab-testing
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