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Regarder un test chaque jour fabrique des gagnants.

Deux versions identiques, 1 000 tests simulés dans votre navigateur. Lus chaque jour au seuil de 5 %, 21,8 % d’entre eux annoncent un gagnant qui n’existe pas. Lus aux trois contrôles prévus par Probant : 5,6 %.

Choisissez combien de fois vous regardez.

Chaque carré est un test A/A de 18 jours : A et B sont la même page, tout gagnant est donc faux. Il s’allume le jour où la lecture s’arrête sur un écart qui passe le seuil.

Le lecteur pressé regarde le test…

Il s’arrête au premier regard où l’écart passe le seuil de 5 %.

Probant prévoit…

Contrôles aux jours 6, 12 et 18, bornes d’O’Brien-Fleming.

1 000 tests de 18 jours, aucune différence entre A et B.

Lecture pressée

Chaque jour, 18 regards au total, arrêt au premier écart qui passe le seuil.

21,8 %218 faux gagnants sur 1 000

Lecture de Probant

Trois contrôles fixés avant le lancement, avec des bornes d’O’Brien-Fleming.

5,6 %56 faux gagnants sur 1 000

Faux gagnants cumulés, jour après jour

Lecture pressée : 218 faux gagnants sur 1 000, soit 21,8 %. Lecture de Probant : 56 sur 1 000, soit 5,6 %.

Chaque regard de plus ajoute du risque.

Le seuil de 5 % promet un faux gagnant sur 20 quand on regarde une seule fois. Chaque regard supplémentaire est une nouvelle chance que le hasard passe le seuil, et le lecteur pressé s’arrête à la première.

Un seul regard, à la fin : 4,9 %. Un regard par jour : 24,7 %. 36 regards : 29,7 %. Armitage, McPherson et Rowe ont calculé ce risque dès 1969 : il ne cesse de croître avec le nombre de regards.

Part de faux gagnants selon le nombre de regards, au seuil de 5 %, sur 10 000 tests A/A de 18 jours simulés au chargement de la page. Le trait marque le risque promis.
RegardsFaux gagnants
1 regardà la fin4,9 %
2 regardstous les 9 jours8,3 %
3 regardstous les 6 jours11,1 %
6 regardstous les 3 jours15,9 %
9 regardstous les 2 jours19,0 %
18 regardschaque jour24,7 %
36 regardsdeux fois par jour29,7 %
Part de faux gagnants selon le nombre de regards, au seuil de 5 %, sur 10 000 tests A/A de 18 jours simulés au chargement de la page. Le trait marque le risque promis.
Six des 1 000 tests A/A de la simulation : leur score z jour après jour. En ambre, quatre tests qui passent le seuil classique un jour (1, 3, 2 et 2) puis finissent en deçà ; en noir, les bornes des contrôles prévus.

Un écart passe le seuil par hasard, puis revient.

Sans aucune différence entre A et B, le score z, l’écart divisé par son erreur type, se promène au gré des visiteurs. Il dépasse ±1,96 un jour ou deux, puis redescend.

Un lecteur qui s’arrête ce jour-là garde un faux gagnant. Les bornes d’O’Brien-Fleming sont hautes au début, quand le score z bouge le plus, et ne descendent vers le seuil classique qu’au dernier contrôle : un passage de quelques jours les franchit rarement, et le risque total reste à 5 %.

Regarder est permis. Décider sur un coup d’œil ne l’est pas.

  1. Fixez la durée avant de lancer.

    Elle découle de l’effet que vous voulez pouvoir détecter et du trafic de la zone testée.

    Calculer une durée
  2. Ne décidez qu’aux contrôles prévus.

    Probant affiche la fourchette du jour pour suivre le test, mais seule une borne franchie à un contrôle autorise une décision. Le plan en prévoit trois contrôles par défaut, de 1 à 5 au choix.

    Les contrôles prévus
  3. Pour surveiller en continu, changez de fourchette.

    Une fourchette toujours valide reste juste même relue à chaque instant. Elle est plus large : Probant la réserve aux garde-fous des déploiements.

    Les déploiements
  4. Mesurez votre propre façon de lire.

    Durée, nombre de tests, contrôles : le simulateur A/A rejoue l’expérience avec vos réglages.

    Ouvrir le simulateur

Références

  • Armitage, McPherson et Rowe, « Repeated significance tests on accumulating data », Journal of the Royal Statistical Society, série A, vol. 132, n° 2, 1969.
  • O’Brien et Fleming, « A multiple testing procedure for clinical trials », Biometrics, vol. 35, n° 3, 1979.
  • Jennison et Turnbull, « Group Sequential Methods with Applications to Clinical Trials », Chapman & Hall/CRC, 2000.
  • Johari, Koomen, Pekelis et Walsh, « Peeking at A/B Tests: Why it matters, and what to do about it », KDD, 2017.

Pour aller plus loin : Regarder un test chaque jour fabrique des gagnants.

Probant Ou pas encore…

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