Ask me anything – deine Statistik Fragen werden beantwortet 🤓

Dennis Herzberger
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In der Ask me anything Session darfst du alle Fragen rund um das Thema “Statistik” stellen. Greife auf die Brainpower der Teilnehmer und unseres Experten Manuel zurück.

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Damit sehen auch andere Ambassadors, welche interessanten Themen behandelt werden und unser Experte ist bestens auf die Session vorbereitet. Natürlich werden auch Fragen behandelt, die spontan in der Session aufkommen.

Über die Autorin

Dennis Herzberger

Senior Growth Consultant

Dennis Herzberger ist Senior Growth Consultant bei konversionsKRAFT – Deutschlands führende Agentur für Conversion Optimierung.

Während des Studiums der Medieninformatik entdeckte Dennis Herzberger seine Leidenschaft für Konsumpsychologie und zu erforschen, wie Nutzer auf Webseiten agieren. Seither hat er sich der Untersuchung von Verhaltensmustern und User Experience verschrieben. Sein leidenschaftlicher Fokus liegt auf der Anwendung von Konsumpsychologie und Behavior Patterns. Sein Wissen vermittelt er in Workshops und Lehrgängen. Außerdem ist er Ansprechpartner für die Growth Ambassador Community.

Zudem ist Dennis Herzberger als Speaker und Interviewpartner für Magazine und Konferenzen gefragt.

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4 Kommentare

  1. Gravatar

    dsp,

    Wie funktioniert die Signifikanzprüfung und Power-Berechnung für nicht-binomiale Metriken wie ARPU?

    Wie funktionieren Non-inferiority-Tests und wann sind sie sinnvoll?

  2. Gravatar

    michael.richter,

    Gibt es Deines Erachtens eine Mindestanzahl von Methoden, die man bei einem Test anwenden sollte, wenn man diesen auswertet? Was sind Deine Tipps bei fehlender Signifikanz aber gleichbleibender Tendenz über einen sehr langen Zeitraum?

  3. Gravatar

    erik,

    Frequentist vs Bayesian. Worin liegt genau der Unterschied? Und wann ist welche Methode sinnvoll? Oder ist es lediglich eine Frage des Geschmacks?

  4. Gravatar

    erik,

    Low Traffic Websites. Im Buch “Making Websites win” schlagen Karl Blanks und Ben Jesson unter anderem folgendes Vorgehen vor, wenn es an Volumen mangelt, um den nötigen Statistik-Standards genügen zu können:

    Fixed-period testing. Many A/B testing tools now monitor your tests on an ongoing basis and tell you when there’s a winner. In addition, though, you may choose to specify a maximum duration for each test, after which you’ll make a decision regardless. If the control was winning at that point, you may choose to promote it. If the challenger was winning, and you’re confident that it was based on a research-driven hypothesis, then you may choose to promote it. If the challenger was based on a risky hypothesis, you may choose not to take the risk. Either way, this approach is more rigorous than how most early stage companies make decisions.

    Was denkst du darüber? Ist das ein gangbarer Weg? Ist das besser als gar kein Testing/keine Validierung? Oder ist von solch einem Vorgehen abzuraten? Ist man besser beraten, nach anderen Möglichkeiten der Validierung zu suchen? Deine Meinung würde mich interessieren.

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