Comment les groupes sont-ils formés dans les tests A/B?

Les groupes dans les tests A/B sont formés par une distribution aléatoire ou pseudo-aléatoire des utilisateurs ou objets de test en deux sous-groupes ou plus, généralement un groupe témoin (A) et un groupe expérimental (B). Il est important que la distribution soit aléatoire et représentative pour éviter les biais systématiques.

On utilise souvent le hachage de l'identifiant unique de l'utilisateur (par exemple, userID) avec la prise du reste de la division par le nombre de groupes, ce qui assure la stabilité et la reproductibilité de la distribution. Une distribution stratifiée est également appliquée si l'on souhaite équilibrer les groupes selon des caractéristiques importantes (par exemple, âge, région).

Exemple de distribution simple:

import hashlib

def assign_group(user_id, num_groups=2):
    hash_digest = hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest()
    hash_int = int(hash_digest, 16)
    return hash_int % num_groups

# user_id 'user123' sera assigné au groupe 0 ou 1

Ainsi, les groupes sont formés pour assurer une signification statistique et minimiser l'influence de facteurs externes.