Test t di Student con esempi in R per la SEO: confrontare CTR, conversioni e metriche

Abbiamo avuto modo di vedere, nel post sul test delle ipotesi, come verificare se la media di un campione sia compatibile con una certa ipotesi sulla popolazione. Negli esempi che abbiamo proposto, però, conoscevamo il valore della deviazione standard della popolazione, il sigma — una circostanza che ci permetteva di usare la distribuzione normale e lo Z-score.

Nella pratica si tratta di un caso piuttosto raro. Se non conosciamo il sigma della popolazione, o se lavoriamo con campioni piccoli, dobbiamo ricorrere a una distribuzione diversa: la distribuzione t, o distribuzione di Student.

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Il test delle ipotesi: come stabilire se un risultato è dovuto al caso

Abbiamo due title tag in A/B test su una pagina prodotto. La variante A genera 127 clic su 4.000 impression (CTR 3,17%), la variante B 152 clic su 4.000 impression (CTR 3,80%). Una differenza di 25 clic in più. È un risultato reale o semplice rumore del campione?

Domande come questa — questa differenza è dovuta al caso? — nascono in continuazione in ogni attività basata su dati. Il test delle ipotesi è la procedura statistica che ci permette di rispondere con metodo, distinguendo i risultati dovuti a un fenomeno reale da quelli che sono soltanto effetto del caso.

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