グループ化基準：Amplitudeにおけるチャート結果の絞り込みと順序付け

Amplitudeのグループ化基準機能は、基本的には、集計のためにイベントを分類するためのツールです。

たとえば、国別のイベント数を集計したい場合は、グループ化基準機能を使用します。

グループ化基準機能の結果に関する制限

パフォーマンス上の理由から、Amplitudeでは、クエリ結果として返されるグループ数に制限を設けています。クエリが制限を超えた場合、Amplitudeは上位グループを保持し、残りをクエリ結果から削除します。

Amplitudeは以下の制限を課すことがあります：

• 単一のグループ化基準：100件の結果。
• ダブルグループ化基準：500件の結果。

詳細については、「制限値」を参照してください。

グループ順序付き

以下の表は、分類表に表示されるグループ化基準の優先順位を、Amplitudeがどのように決定するかを示しています。

グループ順序付きの数式

グループ化基準の_ない_数式の場合、Amplitudeはこの順序付けを使用するのは、数式内のすべてのメトリックが同じ順序付けを使用する場合のみです。それ以外の場合は、Amplitudeはデフォルトの数式の順序付けを使用します。

グループ化基準を_含む_数式の場合、Amplitudeは、単一の式内のすべての数式にわたる_各グループ_の値を合計し、その合計値が最も大きいグループを優先して順位付けします。

実験におけるグループ化基準

実験のエンドツーエンドおよび実験結果では、Amplitudeはメトリックごとに返されるグループ化基準グループの数を最大10件に制限しています。Amplitudeは、すべてのバリアントにおけるエクスポージャー数の合計に基づいて行を並べ替えます。一部の行には、(none)と表示されている場合があります。これは、そのプロパティが存在しないことを意味します。 詳細については、FAQ：ユーザー数の予期しない値を参照してください。グループ化基準は、エクスポージャーイベントに適用されます。

複数仮説検定では、Amplitudeはグループ化基準の使用に対する補正を行いません。これは、分析の中でユーザーが最終的にいくつの仮説検定を実施する予定なのかをAmplitudeが把握できないためです。1つのグループ化基準値または10個のグループ化基準値を確認できます。

グループ化基準はより探索的な分析を提供します。複数の仮説検定のための調整は、統計的有意性に達するのを難しくします。 偽陽性であると思われる場合は、実験を2つの日付範囲に分割してください。1つのデータセットで必要なすべての仮説検定を実行し、2番目の日付範囲でその結果を再現してみてください。これは、機械学習におけるトレイン・テスト・スプリットに似ています。たとえば、訓練データセットで機械学習モデルを学習させ、ハイパーパラメータを調整した後、未知のテストデータセットでモデルを評価することで、偏りのない誤差推定値を得るという考え方です。

制限事項

Amplitudeはグループ化基準とCUPEDを同時にサポートしていません。これらのオプションを選択した場合、非グループ化基準値にはCUPEDが適用されますが、グループ化基準値には適用されません。

エクスポージャーイベントとメトリックイベントの間でグループ化したプロパティの値が変化した場合、コンバージョン率が100%を超えることがあります。たとえば、Countryで行をグループ化して、Country = Spainの行を表示している場合、分母はスペインにおけるエクスポージャーのユニーク数となり、分子はスペインでメトリックイベントを実行したユーザー数となります。

その結果、コンバージョン率が100%を超えることがあるかもしれません。これは、スペインでは誰かがメトリックイベントを実行することは可能ですが、スペインではエクスポージャーイベントを実行することは決してないためです。 それらは分子には数えられますが、分母には数えません。

その逆もまた真であり、分子は過大にカウントされるのではなく、過少にカウントされます。 Platformでグループ化を行い、Platform = Webの行を確認した際に、エクスポージャーイベントの値がPlatform = Web、メトリックイベントの値がPlatform != Webである場合、そのメトリックイベントは分子には含まれません。