Когда классический A/B-тест невозможен: разбираемся в Propensity Score Matching

Расскажу про алгоритм Propensity Score Matching (PSM) — статистический метод, позволяющий корректно сравнивать группы, устраняя систематические различия между ними.

PSM полезен для минимизации selection bias, который возникает, если тестовая и контрольная группы изначально отличаются по ключевым характеристикам (возрасту, активности, доходу и т. д.). Метод подбирает для каждого пользователя из тестовой группы максимально похожего пользователя из контрольной, что позволяет сделать выводы о влиянии воздействия более точными и объективными. Этот подход особенно актуален в случаях, когда невозможен классический A/B-тест, требуется ретроспективная оценка эффекта или необходимо повысить точность уже проведенных экспериментов.