Come vengono formati i gruppi nei test A/B?

I gruppi nei test A/B vengono formati mediante una distribuzione casuale o pseudo-casuale di utenti o oggetti di test in due o più sottogruppi, di solito un gruppo di controllo (A) e un gruppo sperimentale (B). È importante che la distribuzione sia casuale e rappresentativa per evitare bias sistematici.

Spesso si utilizza l'hash dell'identificatore unico dell'utente (ad esempio, userID) con il successivo calcolo del resto della divisione per il numero di gruppi, garantendo stabilità e riproducibilità della distribuzione. Si applica anche una distribuzione stratificata se è necessario bilanciare i gruppi in base a caratteristiche importanti (ad esempio, età, regione).

Esempio di distribuzione semplice:

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' sarà assegnato al gruppo 0 o 1

In questo modo, i gruppi vengono formati per garantire la significatività statistica e minimizzare l'influenza di fattori esterni.