Hoy, cuatro maneras distintas de realizar un test A/B. Comienzo con unos datos simulados que tienen este aspecto:
set.seed(1) n <- 1000 test <- c(rep(0, n/2), rep(1, n/2)) y0 <- rnorm(n) y1 <- y0 + test + rnorm(n) Ahí:
n es el número de sujetos, 1000. test es un vector que indica el tratamiento: 500 en un grupo, 500 en otro. y0 es el valor de/asociado a los sujetos en un periodo anterior al tratamiento.
Un test A/B consiste en (o aspira a) estimar (y tal vez promediar) las diferencias
predict(modelo_t, x) - predict(modelo_c, x)
donde modelo_t y modelo_c son modelos construidos en grupos tratados y no tratados de cierta manera.
Entra el tiempo.
Ahora ya no se trata de medir esas diferencias sino las diferencias entre los incrementos antes y después. Que se hace construyendo cuatro modelos para con ellos obtener
(predict(modelo_td, x) - predict(modelo_ta, x)) - (predict(modelo_cd, x) - predict(modelo_ca, x))
