Что такое stratified sampling в экспериментах?

Stratified sampling (стратифицированная выборка) — это метод отбора выборки, при котором вся популяция делится на однородные подгруппы (страты), а затем из каждой страты случайным образом выбирается определённое количество элементов. В контексте экспериментов и A/B-тестов это помогает обеспечить, что каждая подгруппа пользователей представлена пропорционально в выборке.

Преимущества:

• Снижает дисперсию оценки, повышая точность результатов.
• Обеспечивает баланс по важным характеристикам (например, возраст, регион).

Пример: если вы проводите эксперимент на сайте с пользователями из разных стран, можно разбить пользователей на страты по странам и случайно отобрать участников из каждой страны пропорционально её доле.

Это помогает избежать смещения, когда, например, одна страна представлена слишком мало или слишком много, что может исказить результаты эксперимента.