No estoy seguro de por qué preguntaría eso, ya que las pruebas A / B todavía están en pañales, especialmente en términos de diseño y evaluación estadística, mientras que el diseño de ensayos médicos tiene cerca de cien años de historia (bueno, más, pero yo creo que los verdaderos avances ocurrieron a principios del siglo XX).
De hecho, al desarrollar AGILE A / B Testing, hice exactamente lo contrario de lo que está pidiendo. Tomé algunos de los mejores métodos y procedimientos estadísticos utilizados en el diseño moderno de ensayos médicos y los apliqué a las pruebas A / B con resultados significativos:
1.) El procedimiento estadístico está bien alineado con la práctica comercial, a diferencia de las pruebas simples de muestra fija que son el estándar actual. En otras palabras, puede evaluar la prueba periódicamente y detenerla si los resultados lo justifican, sin sacrificar las capacidades de control de errores.
- ¿Cómo tratan los ensayos clínicos doble ciego con la falta de adherencia al tratamiento entre ciertos sujetos? ¿Cómo se puede detectar, medir y compensar esto?
- Cómo explicar la diferencia entre la razón de riesgo y el riesgo relativo para un laico
- ¿Para qué debo estudiar en relación con la investigación médica humana: medicina, biología, MD / PhD u otro?
- ¿En qué área de investigación, médica o biociencia, debe ingresar alguien si está interesado en obtener ganancias de su trabajo de investigación (es decir, encontrar una startup, recibir compensación por patente, etc.)?
- ¿Se puede usar la optogenética para tratamientos clínicos, o está restringida a fines experimentales?
2.) Las pruebas se ejecutan del 20% al 80% que las pruebas de muestra fija de diseño equivalente, lo que aumenta significativamente la eficiencia.
3.) AGILE emplea una regla de detención de futilidad, lo que significa que tiene garantías estadísticas cuando desea detener una prueba muy poco prometedora antes de tiempo.
Los tres son mejoras significativas sobre las prácticas comunes existentes. Diría que, desde este punto de vista, las pruebas A / B tienen algo que aprender del diseño de ensayos médicos, no al revés …