A/B testleri, değişikliklerin etkilerini değerlendirmek ve kararlar almak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu testler, genellikle parametrik ve non-parametrik olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır. Ancak, hangi yöntemin kullanılacağını seçmek bazen karmaşık olabilir. İşte parametrik ve non-parametrik yöntemleri karşılaştıran bir rehber:
Parametrik Yöntemler:
1. T-Testi:
- Kullanım Alanları: İki grup arasındaki ortalamaların farkını değerlendirmek.
- Normallik Varsayımı: Verilerin normalliğini kabul eder.
2. ANOVA (Varyans Analizi):
- Kullanım Alanları: İki veya daha fazla grup arasındaki ortalamaların farkını değerlendirmek.
- Normallik Varsayımı: Gruplar arasındaki varyans homojenliğini kabul eder.
Non-Parametrik Yöntemler:
1. Mann-Whitney U Testi:
- Kullanım Alanları: İki grup arasındaki medyanların farkını değerlendirmek.
- Normallik Varsayımı: Normallik varsayımını gerektirmez.
2. Kruskal-Wallis Testi:
- Kullanım Alanları: İki veya daha fazla grup arasındaki medyanların farkını değerlendirmek.
- Normallik Varsayımı: Normallik varsayımını gerektirmez.
Karşılaştırma Kriterleri:
1. Veri Normalitesi:
- Parametrik: Veriler normal dağılıma uymalıdır.
- Non-Parametrik: Verilerin normal dağılıma uyması gerekmez.
2. Örneklem Büyüklüğü:
- Parametrik: Büyük örneklem büyüklükleri ile daha iyi performans gösterir.
- Non-Parametrik: Küçük örneklem büyüklüklerinde daha esnek olabilir.
3. İstatistiksel Güç:
- Parametrik: Genellikle daha yüksek istatistiksel güce sahiptir.
- Non-Parametrik: İstatistiksel güç açısından daha zayıf olabilir.
4. Varyans Homojenliği:
- Parametrik: Varyans homojenliğini kabul eder.
- Non-Parametrik: Varyans homojenliğini gerektirmez.
Hangisini Seçmeli?
- Veriler Normal Dağılıma Uygunsa ve Varyans Homojenliği Sağlanıyorsa: Parametrik yöntemler tercih edilebilir.
- Veriler Normal Dağılıma Uymuyorsa veya Varyans Homojenliği Sağlanamıyorsa: Non-parametrik yöntemlere yönelmek daha uygundur.
A/B testi seçeneklerinizi değerlendirirken, veri setinizin özelliklerini, testin amacını ve örneklem büyüklüğünü dikkate almak önemlidir. İdeal olarak, her iki yöntemin sonuçları karşılaştırılarak güvenilir bir sonuca varılmalıdır.
Bu yazı, A/B testlerinde kullanılan parametrik ve non-parametrik yöntemleri anlamanıza ve doğru seçimi yapmanıza yardımcı olmayı amaçlar.