Wie wird aus einer Marketingbehauptung eine testbare Frage?

Das Dossier überführt den Claim in einen Vertrag aus Population, Einheit, Exposition, Vergleich, Outcome, Horizont, kleinster nützlicher Wirkung, Analyseplan und Falsifikator. Die Ausgabe prüft die Vertragsvollständigkeit, nicht einen Marketingeffekt.

1. Entscheidungsebene: Entscheidung und Nutzenschwelle prüfen.
2. Praxis: Population, Einheit, Outcome und Horizont festlegen.
3. Analyse: Estimand, Analyse, Unsicherheit und Falsifikator versiegeln.

Ein Team möchte entscheiden, ob eine E-Mail-Kampagne getestet werden soll. Population sind berechtigte Abonnenten, Einheit ist der Abonnent, Vergleich ist keine E-Mail und Outcome ein Kauf binnen sieben Tagen.

Erhöht die Zuweisung zur E-Mail gegenüber keiner E-Mail bei berechtigten Abonnenten den Kauf binnen sieben Tagen um mindestens 1,0 Prozentpunkt? Geplanter Estimand ist eine Intention-to-treat-Risikodifferenz.

Ohne Einheit ist die Abhängigkeit der Beobachtungen unbekannt. Ohne Vergleich ist der Effekt undefiniert. Ohne Horizont kann das Outcome nach Datensicht verschoben werden. Ohne Schwelle und Falsifikator lässt sich fast jedes Ergebnis günstig darstellen.

Eine testbare Frage legt vorab fest, was, bei wem, gegenüber was, wann und nach welcher Regel ein Ergebnis die Hypothese stützen oder widerlegen kann. Sie trennt Ideengenerierung und konfirmatorischen Test.

Das Register verlangt Population und Eignung, Zuweisungs- und Analyseeinheit, Intervention, Vergleich, Outcome-Definition und -Fenster, Estimand, Strategie für interkurrente Ereignisse, Missing-Outcome-Regel, Schätzer, Intervallmethode, Alpha, Multiplizität, Schwelle, Richtung, drei Entscheidungsfälle, Abweichungen und Datenstatus.

Q=(P,U,X,C,Y,H,Δ*,D,A,F), wobei P Population, U Einheit, X Exposition, C Vergleich, Y Outcome, H Horizont, Δ* kleinste nützliche Wirkung, D Richtung, A Analyseplan und F Falsifikator bezeichnet.

Python und R lesen den angegebenen Pfad, verlangen eine Zeile und prüfen Felder, H>0, Δ*>0, 95 % ↔ Alpha 0,05, Richtung und Grenzen, ITT-Nenner, interkurrente Ereignisse, Fail-closed-Missing-Regel, Multiplizität und Abweichungen; beide berechnen denselben kanonischen SHA-256.

Das Protokoll setzt H=7 Tage, Δ*=1,0 Punkt und einen Kontrast. Das Miettinen-Nurminen-KI invertiert den beschränkten Binomial-Score, nutzt N/(N-1), Toleranz 1e-8, 100 Iterationen, 95 % und zweiseitiges Alpha 0,05. Untere Grenze ≥ +1,0: Schwelle gestützt; obere < +1,0: widerlegt; sonst unentschieden. protocol_complete=true; SHA-256=86a315abd306359f92ec5439f361511d80a7516af3516525c8bd1272014caa74; kein Effekt geschätzt.

Synthetisches Protokollbeispiel – keine Beobachtungen und kein geschätzter Effekt.

Die Felder müssen beobachtbare, nicht redundante Objekte bezeichnen. Die Einheit muss zum Zuweisungsmechanismus passen. Das Outcome muss für alle Gruppen im selben Horizont messbar sein. Die Nutzenschwelle muss aus der Entscheidung stammen, nicht aus späteren Ergebnissen.

Zu prüfen sind Population, eindeutige Zuweisungen, vollständige Transaktionsprotokolle, Zustellung, Öffnung, Crossover, externe Exposition, Zeitplan, Ausschlüsse, Multiplizität und Abweichungen. Erwartete Präzision lässt sich mit Stichprobengröße und angenommenen Raten planen; das empirische Intervall erst nach Beobachtung.

protocol_complete=true bedeutet nur, dass das Register Pflichtfelder enthält und deterministische Regeln besteht. Es belegt weder Machbarkeit noch gültige Zuweisung oder die kleinste nützliche Wirkung der E-Mail.

Vertretbar: Frage, geplanter Estimand, Schwelle und Falsifikator sind explizit. Unzulässig: E-Mail steigert Käufe, das Protokoll garantiert ein Ergebnis oder die bloße Schwelle macht den späteren Test kausal.

Das Team kann das Protokoll vor Datenerhebung annehmen, überarbeiten oder ablehnen, Testkosten schätzen, Variablenverfügbarkeit prüfen und entscheiden, ob 1,0 Punkt das Experiment rechtfertigt. Auf einen nicht beobachteten Effekt kann es noch nicht handeln.

Vor Erhebung oder Öffnung der Outcomes einsetzen. Stoppen, wenn Population, Vergleich, Outcome oder Horizont nicht festlegbar sind, die Schwelle keine Entscheidungsbegründung hat oder der Plan nach Ergebnissicht ohne explorative Kennzeichnung geändert wird.

Zu liefern sind kanonische Frage, versioniertes und gehashtes Register, Begründung für Δ*, Analyseplan, Missing-Data-Regel, Falsifikator, Protokollabweichungen und konfirmatorische oder explorative Kennzeichnung jeder Analyse.