あなたが作る任意の追加の前提条件を追跡してください。プログレスバーが1%ポイントクラスを終える生徒の割合を増加すると予想されているとし、確実に効果を検出するために必要なサンプルサイズは何ですか?プログレスバーが10%ポイントクラスを終える生徒の割合を増加すると予想されているとし、確実に効果を検出するために必要なサンプルサイズは何ですか?今、あなたは材料が最終試験をとっているすべてのコースを完了している実験や学生を実行したことを想像してみてください。あなたがしなかったものにプログレスバーを受けた学生の最終試験のスコアを比較するときには、プログレスバーを受信しなかった学生が実際に高い得点ことを、あなたの驚きに多くを見つけます。(2015)鮮やかにさえ大規模な実験の基本的な統計的限界を示しています。紙もともと「広告に戻り測定の近不可能では「挑発的なタイトルを持っていたが、それも数百万の顧客を含むデジタル実験で、オンライン広告の投資収益率を測定することがいかに難しいか-shows。一般的には、紙は明らかにノイズの多い結果データの中の小さな治療効果を推定することは困難であることを示しています。\))比が小さい場合に推定治療効果が大きい信頼区間を有することを示しています。この論文からの重要な一般的な教訓は、小さな衝撃・ツー・標準偏差の比を用いた実験からの結果は、(例えば、広告キャンペーンのROI)は満足のいかないだろうということです。あなたの課題は、広告キャンペーンのROIを測定するために計画された実験をevalutingあなたの会社のマーケティング部門の誰かにメモを書くことになります。あなたのメモは、コンピュータシミュレーションの結果を示すグラフでサポートされる必要があります。ここでは、必要がある場合がありますいくつかの背景情報です。(2015)ROI、オンライン広告キャンペーンのための主要な指標は、キャンペーンの費用で割ったキャンペーン(キャンペーンのキャンペーンマイナスコストから売上総利益)からの純利益であると定義されます。売上に影響を与えなかったキャンペーンは-100%のROIを持っているでしょうし、生成された利益は、コストに等しいたキャンペーンが0のROIを持っているでしょう。0.35、売上を増加すると予想されます。売上総利益率は50%です。実験の計画大きさは20万人、対照群の治療群で半々です。この実験をevalutingメモを書きます。計画通りに、あなたは、この実験を開始勧めますか?もしそうなら、なぜですか?そうでない場合、あなたはどのような変更をお勧めしますか?良いメモは、この特定のケースに対処します。よいメモは(衝撃・ツー・標準偏差比の関数としてどのように意思決定の変化を示し、例えば)一つの方法では、このケースから一般化されます。偉大なメモは、完全に一般化された結果を紹介します。]あなたは分析結果を使用する必要があります前の質問と同じではなく、むしろよりも、シミュレーションを実行してください。]前の質問と同じですが、シミュレーションおよび分析結果の両方を使用します。]あなたは上記の-使っ手段推定に差はなく、違い・イン・相違推定器を使用することをお勧めしますシミュレーション、解析の結果、またはマーケティング部門からの両方-、誰かのいずれかを記載したメモを書かれていることを想像してみて(4.6.2項を参照してください)。実験後、実験前に売上高と売上との間に0.4の相関があなたの結論を変更する方法を説明する新しい短いメモを書きます。]新しいウェブベースのキャリアのサービスの有効性を評価するために、大学のキャリアサービスオフィスは、学校の彼らの最終年度に入っ万学生の間で無作為化対照試験を実施しました。他の5000の学生が、対照群であり、サブスクリプションを持っていないながら、ユニークなログイン情報を使用して無料購読は、ランダムに選択された学生の5000に排他的な招待メールを介して送信されました。12ヶ月後に、(無非応答で)フォローアップ調査は、両治療群と対照群では、学生の70%は、自分が選んだフィールド(表4.5)にフルタイムの雇用を確保していることを示しています。これにより、Webベースのサービスに影響を及ぼさなかったようです。大学で巧妙なデータ科学者は、もう少し綿密にデータを見て、治療群の学生の20%のみが今までのメールを受信した後、アカウントにログインしていることがわかりました。驚くべきことに、ウェブサイトにログインした者のうち60%だけが人々のためのレートよりもログインしていなかった人のためのレートよりも低いと低かった自分が選んだ分野でのフルタイムの雇用を確保していました制御条件(表4.6)。起こっている可能性があります何のために説明を提供します。この実験では、治療の効果を計算するには、2つの異なる方法は何ですか?この結果を考えると、大学のキャリアサービスは、すべての学生にこのWebベースのキャリアのサービスを提供する必要がありますか?ただ明確にするために、これは単純な答えを持つ問題ではありません。彼らは次に何をすべきか?ヒント:この質問は、この章で説明する材料を超えたが、実験では、共通の問題に対処します。参加者が治療に従事することが奨励されているため、実験的なデザインのこのタイプは、時には励ましのデザインと呼ばれています。]さらに検討した後、それは前の質問で説明した実験はさらに複雑であったことが判明します。これは、対照群の人々の10%がサービスにアクセスするために支払った、と彼らは65%(表4.7)の就職率になってしまったことが判明します。あなたの考えをまとめた電子メールが起こっているライトとアクションのコースをお勧めします。ヒント:この質問は、この章で説明する材料を超えたが、実験では、共通の問題に対処します。6)表4.5:キャリアサービスの実験からのデータの単純なビュー。70%表4.6:キャリアサービスの実験からのデータのより完全なビュー。70%表4.7:キャリアサービスの実験からのデータの全景。IndieBound。