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Reducción del error en tests A/B (y similares)

Hoy, cuatro maneras distintas de realizar un test A/B. Comienzo con unos datos simulados que tienen este aspecto: set.seed(1) n <- 1000 test <- c(rep(0, n/2), rep(1, n/2)) y0 <- rnorm(n) y1 <- y0 + test + rnorm(n) Ahí: n es el número de sujetos, 1000. test es un vector que indica el tratamiento: 500 en un grupo, 500 en otro. y0 es el valor de/asociado a los sujetos en un periodo anterior al tratamiento.