В подробном лонгриде к старту курса по анализу данных вы найдёте авторские визуализации, пояснения и комментарии об искусстве сравнивать распределения и делать выводы.

Сравнение эмпирического распределения переменной по разным группам — распространённая задача Data Science. Эта задача часто возникает при поиске причинно-следственных связей, когда нужно оценить качество рандомизации.

Золотой стандарт в выявлении причинно-следственных связей при оценке любой стратегии (функции UX, рекламной кампании, препарата и т. д.) — это рандомизированные контрольные испытания, известные как A/B-тесты. На практике выборка отбирается для исследования и случайным образом делится на группы — контрольную и экспериментальную, затем результаты этих групп сравниваются. Рандомизация гарантирует, что единственное различие двух группами — это выбранная независимая переменная, такая, что различия результатов можно объяснить именно её эффектом.

Несмотря на рандомизацию, эти группы