Research без шума: 6 проверок, чтобы не строить выводы на слабом сигнале

Research без шума: 6 проверок, чтобы не строить выводы на слабом сигнале

1) Сначала отделите гипотезу от факта: если в исследовании нет базовой линии, сравнения или контрольной группы, вывод легко переоценить.
2) Смотрите на размер эффекта, а не только на p-value: маленькая значимость при микросдвиге редко помогает перформансу.
3) Проверяйте, на чём держится вывод: выборка, окно наблюдения, фильтры и исключённые сегменты часто меняют картину сильнее самой модели.

4) Ищите устойчивость в разрезах: если эффект пропадает при другом канале, креативе, когорте или гео, это не универсальный инсайт, а локальная аномалия.
5) Отдельно смотрите на причинность: корреляция в отчёте не равна attribution, а хорошая визуализация не делает результаты валидными.
6) Полезно задавать один вопрос: можно ли повторить результат на похожих данных без ручной подгонки?

Если исследование не отвечает на этот вопрос, его лучше использовать как ориентир, а не как правило. В алгоритмы, mmm и econometrics стоит брать только то, что выдерживает повторную проверку.