Yandex for Analytics

☁ Ловушка конфаундинга: ищем взаимосвязи, которых на самом деле нет

Представим, что вас попросили посчитать влияние обучения на эффективность сотрудников. Вы построили простую линейную регрессию и получили +0,53% к эффективности сотрудника за каждый балл экзамена. Уже готовы нести выводы заказчику? Погодите, вы могли попасть в ловушку конфаундинга!

Конфаундинг — это неприятная ситуация, когда третьи переменные искажают оценку причинной связи. Последствия этого могут быть самыми драматичными. Особенно в больших компаниях, где каждый процент на счету.

Саша Ботвин, руководитель команды HR-аналитики в Яндексе, рассказывает о современном каузальном анализе и конфаундинге. Всё это с опорой на исследования антрополога Ричарда Макэлрита. А ещё Саша показывает:

🔵 Какие бывают типы конфаундинга

🔵 Как с помощью DAG найти ловушку и успешно её обезвредить

🔵 Сколько будет стоить игнор конфаундинга

⏬ Подробная практическая часть с таблицами, схемами, кодом и обширным списком литературы — в полной статье на Хабре: habr.com/ru/articles/927222/

👀 Будьте осторожны и глядите в оба!

Подписывайтесь на нас в Telegram: t.me/yandexforanalytics

1 month ago | [YT] | 2