浅谈AB测试里常见的辛普森悖论

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优秀的增长黑客,不会去投机取巧“制造数据”,而是认真思考和试验,用科学可信的数据来指导自己和企业的决策,通过无数次失败的和成功的AB测试试验,总结经验教训,变身能力超强的超级英雄。

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辛普森悖论(Simpson’s Paradox)是英国统计学家E.H.辛普森(E.H.Simpson)于1951年提出的悖论,即在某个条件下的两组数据,分别讨论时都会满足某种性质,可是一旦合并考虑,却可能导致相反的结论

举一个辛普森悖论的简单小例子:一个大学有商学院和法学院两个学院。这两个学院的女生都抱怨“男生录取率比女生录取率高”,有性别歧视。但是学校做总录取率统计,发现总体来说女生录取率却远远高于男生录取率!

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商学院男生录取率75%高于女生录取率49%,法学院男生录取率10%也高于女生录取率5%,但是总计来说男生录取率只有21%,只有女生录取率42%的一半。

为什么两个学院都是男生录取率高于女生录取率,但是加起来男生录取率却不如女生录取率呢?主要是因为这两个学院男女比例很不一样,具体的统计学原理我们后面会详细分析。

这个诡异(Counter intuitive)的现象在现实生活中经常被忽略,毕竟只是一个统计学现象,一般情况下都不会影响我们的行动。但是对于使用科学的 AB 测试进行试验的企业决策者来说,如果不了解辛普森悖论,就可能会错误的设计试验,盲目的解读试验结论,对决策产生不利影响。

我们用一个真实的医学 AB 测试案例来说明这个问题。这是一个肾结石手术疗法的 AB 测试结果:

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看上去无论是对于大型结石还是小型结石,A 疗法都比 B 疗法的疗效好。但是总计而言,似乎 B 疗法比 A 疗法要好。

这个 AB 测试的结论是有巨大问题的,无论是从细分结果看,还是从总计结果看,都无法真正判断哪个疗法好。

那么,问题出在哪里呢?这个 AB 测试的两个实验组的病历选取有问题,都不具有足够的代表性。参与试验的医生人为的制造了两个试验组本身不相似,因为医生似乎觉得病情较重的患者更适合 A 疗法,病情较轻的患者更适合 B 疗法,所以下意识的在随机分配患者的时候,让 A 组里面大结石病历要多,而 B 组里面小结石病历要多。

更重要的问题是,很有可能影响患者康复率的最重要因素并不是疗法的选择,而是病情的轻重!换句话说,A 疗法之所以看上去不如 B 疗法,主要是因为 A 组病人里重病患者多,并不是因为 A 组病人采用 A 疗法。

所以,这一组不成功的 AB 测试,问题出在试验流量分割的不科学,主要是因为流量分割忽略了一个重要的“隐藏因素”,也就是病情轻重。正确的试验实施方案里,两组试验患者里,重病患者的比例应该保持一致。

因为很多人容易忽略辛普森悖论,以至于有人可以专门利用这个方法来投机取巧。举个例子,比赛100场球赛以总胜率评价好坏。取巧的人专找高手挑战20场而胜1场,另外80场找平手挑战而胜40场,结果胜率41%;认真的人则专挑高手挑战80场而胜8场,而剩下20场平手打个全胜,结果胜率为28%,比41%小很多。但仔细观察挑战对象,后者明显更有实力。

从这几个辛普森悖论的例子出发,联想到我们互联网产品运营的实践里,一个非常常见的误判例子是这样的:拿1%用户跑了一个试验,发现试验版本购买率比对照版本高,就说试验版本更好,我们要发布试验版本。其实,可能只是我们的试验组里圈中了一些爱购买的用户而已。最后发布试验版本,反而可能降低用户体验,甚至可能造成用户留存和营收数额的下降。

那么,如何才能在 AB 测试的设计,实施,以及分析的时候,规避辛普森悖论造成的各种大坑呢?

最重要的一点是,要得到科学可信的 AB 测试试验结果,就必须合理的进行正确的流量分割,保证试验组和对照组里的用户特征是一致的,并且都具有代表性,可以代表总体用户特征。这个问题一直是 AppAdhoc A/B Testing 云服务的云端系统着力研究和解决的问题。

在这里,特别要提出一下这个问题的一个特殊属性:在流量试验越大时,辛普森悖论发生的条件越有可能触发。这是一个和大数定理以及中心极限定理等“常规”实践经验完全不同的统计学现象。换句话说,大流量试验比小流量试验可以消除很多噪音和不确定性,但是反而可能受到辛普森悖论的影响。

举个例子说明:如果只是拿100人做试验,50人一组随机分配,很可能是28男22女对22男28女,每个性别只是相差6个人而已。如果是拿10000人做试验,5000人一组随机分配,很可能是2590男2410女对2410男2590女,每个性别就差了180人,而这180人造成的误差影响就可能很大。

除了流量分配的科学性,我们还要注意 AB 测试的试验设计与实施。

在试验设计上,如果我们觉得某两个变量对试验结果都有影响,那我们就应该把这两个变量放在同一层进行互斥试验,不要让一个变量的试验动态影响另一个变量的检验。如果我们觉得一个试验可能会对新老客户产生完全不同的影响,那么就应该对新客户和老客户分别展开定向试验,观察结论。

在试验实施上,对试验结果我们要积极的进行多维度的细分分析,除了总体对比,也看一看对细分受众群体的试验结果,不要以偏盖全,也不要以全盖偏。一个试验版本提升了总体活跃度,但是可能降低了年轻用户的活跃度,那么这个试验版本是不是更好呢?一个试验版本提升总营收0.1%,似乎不起眼,但是可能上海地区的年轻女性 iPhone 用户的购买率提升了20%,这个试验经验就很有价值了。

分层试验,交叉试验,定向试验是我们规避辛普森悖论的有力工具。

规避辛普森悖论,还要注意流量动态调整变化的时候新旧试验参与者的数据问题,试验组和对照组用户数量的差异问题,以及其他各种问题。而优秀的增长黑客,不会去投机取巧“制造数据”,而是认真思考和试验,用科学可信的数据来指导自己和企业的决策,通过无数次失败的和成功的AB测试试验,总结经验教训,变身能力超强的超级英雄。

 

作者:王晔,吆喝科技创始人兼 CEO

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评论( 2

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  1. 很受益,不过有个疑问请教。“在流量试验越大时,辛普森悖论发生的条件越有可能触发。”举的例子虽然180个人比6个人多,但是按照比例算却更小呀。。不知道这么算对不对哈

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  2. 有点意思

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