В статье Диля Хакимова, специалиста платформы экспериментов Laba в Яндекс Go, разбирает 10 распространённых мифов об A/B-тестировании. Автор рассматривает заблуждения, связанные с агрегацией данных, выбором и использованием статистических тестов, метриками, планированием и проведением экспериментов. В статье приведены примеры симуляций, описаны проблемы, которые возникают из-за распространённых ошибок, и предложены способы их решения. Материал будет полезен аналитикам и специалистам, которые занимаются проведением A/B-тестов.