Comment évaluer une affirmation causale dans une étude.
Une affirmation causale demande plus que deux évolutions simultanées. Recherchez d'autres explications et ce que le protocole peut réellement établir.
Adaptez le processus à votre tâche.
Distinguez l'association observée de l'effet causal affirmé. Examinez l'ordre temporel, les groupes de comparaison, les changements parallèles et les explications alternatives plausibles. Décrivez ce que le protocole étaye et les preuves supplémentaires qui aideraient à isoler la cause proposée.
- Ce que vous fournissez
- Affirmation et description d'une étude.
- Ce que vous obtenez
- Hypothèses causales, facteurs de confusion et autres explications.
Consultez les données et le résultat.
Entrée et sortie illustratives · exemple pédagogique, pas une exécution WebAct en direct
Exemple champ
Signups increased after a homepage edit while an advertising campaign also launched.
Exemple complet
Treat the increase as an observation; both changes and other factors may contribute, so the edit's causal effect remains unresolved.
Chargez ces données dans le prompt, puis copiez-le dans WebAct pour essayer la tâche. Votre résultat peut différer de l'illustration.
Décisions et dépannage.
Une hausse juste après une modification du site prouve-t-elle que cette modification en est la cause ?
La succession temporelle ne suffit pas. Campagnes, saisonnalité, changements de mesure et autres facteurs peuvent expliquer tout ou partie de la hausse.
Pourquoi un test contrôlé peut-il laisser une incertitude causale ?
Vérifiez l'attribution, le respect du protocole, les données manquantes et l'adéquation du résultat mesuré à l'affirmation. Les détails de conception changent l'interprétation.
Essayez avec votre propre source.
Remplacez l'exemple par vos données dans le prompt. Gardez les exigences nécessaires, puis copiez la tâche dans WebAct.
Personnaliser et copier la tâche ↑