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Competência de análise de experimentos por nível de carreira

Análise de experimentos estima o efeito causado por uma mudança controlada ao verificar alocação, exposição, resultados, incerteza e relevância prática em conjunto.

Peasy HRPublicado em 18 de agosto de 2026Atualizado em 18 de agosto de 2026

Resposta curta

Análise de experimentos estima o efeito causado por uma mudança controlada ao verificar alocação, exposição, resultados, incerteza e relevância prática em conjunto.

Sobre Análise de experimentos

Análise de experimentos examina testes controlados para estimar efeitos, incerteza e relevância prática. A competência protege a interpretação causal ao verificar tanto a execução quanto a estimativa final.

Use esta competência para

  • Funções que planejam, validam ou analisam testes randomizados em produto, marketing ou operações.
  • Trabalhos em que uma comparação controlada orienta lançar, interromper ou ajustar uma mudança.

Não use esta competência para

  • Use raciocínio estatístico quando o trabalho não estiver centrado em testes controlados e interpretação causal.

Diferenças importantes

Raciocínio estatístico

Raciocínio estatístico cobre métodos e incerteza de forma ampla; análise de experimentos foca testes controlados e causalidade.

Análise de dados

Análise de dados pode descrever diferenças observadas; análise de experimentos verifica se uma mudança controlada causou o efeito.

Expectativas por nível

IC1

IC1: Experimentos definidos

Analisa um experimento bem definido, com orientação e conceitos aprovados de alocação, exposição e resultado. Confere a execução e informa efeito e incerteza.

Comportamentos observáveis

  • Confere tamanho dos grupos, equilíbrio da alocação e datas antes de ler resultados.
  • Calcula a métrica principal e a incerteza a partir dos grupos designados.
  • Separa o resultado planejado dos recortes exploratórios no relatório.

Exemplos

  • Ao analisar um teste no pagamento, encontra desequilíbrio na alocação e interrompe a interpretação.
  • Relata pequena variação de conversão com intervalo amplo, sem declarar uma opção vencedora.

IC2

IC2: Decisões experimentais

Planeja e analisa de forma independente experimentos da equipe com trocas ambíguas. Define critérios de decisão, investiga ameaças à validade e explica consequências práticas.

Comportamentos observáveis

  • Define métricas principais, proteções, unidade de alocação e plano antes de conhecer o resultado.
  • Confere exposição, abandono, interferência e consultas repetidas durante o teste.
  • Converte estimativa e incerteza em opções de lançar, ajustar ou coletar mais dados.

Exemplos

  • Desenha um teste de notificações por usuário para evitar que mensagens atravessem grupos.
  • Ao testar preço, inclui o efeito em reembolsos junto com o efeito em compras.

IC3

IC3: Padrões de experimentação

Define métodos usados por várias equipes e lidera testes de alto impacto com alocação complexa ou efeitos tardios. Revisa se a alegação causal corresponde ao desenho.

Comportamentos observáveis

  • Estabelece padrões de métricas, planejamento amostral, validade e relato de resultados.
  • Desenha experimentos com alocação por grupo, efeitos de rede ou resultados atrasados.
  • Revisa o conjunto de testes para detectar tratamentos concorrentes e erros repetidos de decisão.

Exemplos

  • Cria uma revisão que identifica sobreposição de tratamentos antes do lançamento de duas equipes.
  • Desenha um teste operacional por região e considera a variação entre grupos no plano e na análise.

Crie seu framework de competências

Inclua esta competência em uma Function e ajuste as expectativas ao escopo e às evidências que sua equipe precisa.

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Dúvidas comuns

O que análise de experimentos avalia?

Avalia como a pessoa usa testes controlados para estimar efeitos causais, quantificar incerteza e orientar uma decisão.

Quais evidências devem ser consideradas?

Use planos prévios, verificações de alocação e exposição, código de análise, relatórios e decisões com proteções.

Executar um teste é evidência suficiente?

Não. É preciso mostrar que a execução foi válida e que a conclusão respeita a estimativa e seus limites.

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