Statistiques Bayésiennes

Qu’est-ce que les Statistiques Bayésiennes ?

Les Statistiques bayésiennes sont au centre de l’A/B testing. Elles sont basées sur un calcul statistique qui mesure non seulement le niveau de confiance (comme les tests par fréquence), mais aussi l’intervalle de confiance du gain. Le niveau de confiance est également défini comme le taux de fiabilité. Le taux de fiabilité est un indicateur statistique qui permet de déterminer des conclusions à partir des résultats fournis par l’outil d’A/B test pour identification. Il est calculé suite à différents niveaux du test statistique, et une fois qu’il atteint un certain seuil (selon la convention, 95%), il indique que les différences entre les résultats de deux échantillons distincts peuvent être attribués, à juste titre, à l’élément modifié et non au hasard.

Il indique quel gain est réellement attendu en remplaçant la variation A par la variation B. Ainsi, les statistiques bayésiennes rendent possible la prise de décision basée sur les données. Cela permet de sécuriser et renforcer la prise de décision.

Avec la méthode bayésienne, il n’est pas nécessaire d’estimer au préalable la taille du test et de le suivre rigoureusement. Même sans un échantillon de grande envergure, les utilisateurs peuvent obtenir des résultats fiables en très peu de temps. Ainsi, cette méthode permet une observation continue des résultats du test.

Pourquoi les Statistiques Bayésiennes sont-elles importantes ?

Les statistiques traditionnelles ne conviennent pas pour les tests, ces statistiques sont principalement des statistiques fréquentiste. Elles présentent des inconvénients lorsqu’il s’agit d’optimiser les conversions Web.

Les statistiques fréquentiste, nous indiquent seulement une différence statistiquement précise qui existe entre 2 variations, mais ne donne pas une plage de possibilité contrairement aux statistiques bayésiennes. Il est essentiel que les décideurs disposent d’informations beaucoup plus fiables et plus précises. C’est là que les statistiques bayésiennes entrent en jeu !

Les statistiques Bayésiennes permettent de prendre des décisions plus rapidement et de façon plus sûre. Cette approche ajoute un indicateur important à cette preuve qui aide à gérer l’incertitude des mesures des taux de conversion, ce qui est l’intervalle de confiance du gain.

Ce qu’il faut retenir

  • La plupart des solutions de testing utilise les statistiques fréquentistes qui déterminent s’il existe une différence positive ou négative.
  • L’approche bayésienne développe cette vision en utilisant un indicateur important qui contourne les incertitudes dans les mesures des taux de conversion : l’intervalle de confiance du gain. Cela montre que nous pouvons croire en une potentielle hausse en remplaçant la variation A par la variation B. C’est la mesure qui doit guider la prise de décision

Ressources

Vous voulez en apprendre davantage sur les statistiques Bayésiennes et ses bénéfices ? Vous souhaitez une vision comparative par rapport aux statistiques fréquentistes ? Vous pouvez facilement télécharger notre Livre Blanc “Clever Stats”.

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