Kā tiek veidotas grupas A/B testos?

A/B testu grupas veido veido nejaušas vai pseido-nejaušas lietotāju vai testēšanas objektu sadalījums divās vai vairākās apakšgrupās — parasti kontroles (A) un eksperimentālajā (B). Svarīgi, lai sadalījums būtu nejaušs un pārstāvīgs, lai izvairītos no sistemātiskām novirzēm.

Bieži tiek izmantots lietotāja unikālā identifikatora (piemēram, userID) hashēšana ar turpmāko dalījuma atlikuma aprēķinu pēc grupu skaita, kas nodrošina sadalījuma stabilitāti un atkārtojamību. Tāpat tiek izmantots stratificēts sadalījums, ja nepieciešams līdzsvarot grupas pēc svarīgām īpašībām (piemēram, vecums, reģions).

Vienkārša sadalījuma piemērs:

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' tiks piešķirts grupai 0 vai 1

Tādējādi grupas tiek veidotas, lai nodrošinātu statistisko nozīmīgumu un samazinātu ārējo faktoru ietekmi.