Statistical conclusion validity centers around whether the statistical analysis of the experiment was done correctly. In the context of Schultz et al. (2007), such a question might center on whether they computed their \(p\)-values correctly. The statistical principles need to design and analyze experiments are beyond the scope of this book, but they have have not fundamentally changed in the digital age. What has changed, however, is that the data environment in digital experiments has created new opportunities such as using machine learning methods to estimate heterogeneity of treatment effects (Imai and Ratkovic 2013).
စာရင်းအင်းနိဂုံးချုပ်တရားဝင်မှုစမ်းသပ်မှု၏စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှန်ကန်စွာပြုလေ၏ရှိမရှိန်းကျင်စင်တာ။ ၏အခြေအနေတွင် Schultz et al. (2007) , ထိုကဲ့သို့သောမေးခွန်းတစ်ခုသူတို့တွက်ချက်ခြင်းရှိမရှိအပေါ်အဓိကထားမယ် \(p\) ကိုမှန်ကန်စွာ -values ။ အဆိုပါစာရင်းအင်းအခြေခံမူဤစာစောင်၏အတိုင်းအတာထက်ကျော်လွန်များမှာစမ်းသပ်ချက်ဒီဇိုင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့လိုအပ်ပေမယ့်သူတို့ကအခြေခံကျကျဒီဂျစ်တယ်ခေတ်ပြောင်းမရကြပြီ။ အဘယျသို့ပြောင်းလဲသွားပြီ, သို့သော်, ဒစ်ဂျစ်တယ်စမ်းသပ်ချက်အတွက် data တွေကိုပတ်ဝန်းကျင်ထိုကဲ့သို့သောကုသမှုသက်ရောက်မှုများပင်သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှောခန့်မှန်းရန်စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များ အသုံးပြု. အဖြစ်အသစ်သောအခွင့်အလမ်းများဖန်တီးထားပြီးဖြစ်ပါတယ် (Imai and Ratkovic 2013) ။