Analizzatore Risultati A/B Test

Analizza i seguenti risultati di un A/B test e fornisci una raccomandazione:

**Nome Esperimento**: [NOME DELL'ESPERIMENTO]
**Ipotesi**: [COSA TI ASPETTAVI, es. "Cambiare il pulsante CTA da blu a verde aumenterà il tasso di clic"]
**Durata del Test**: [PER QUANTO TEMPO È STATO ESEGUITO IL TEST, es. "14 giorni, 1-14 marzo 2026"]
**Suddivisione del Traffico**: [COME È STATO SUDDIVISO IL TRAFFICO, es. "50/50"]

**Metrica Primaria**: [LA TUA METRICA DI SUCCESSO PRINCIPALE, es. "Tasso di clic (CTR)"]
**Risultati**:
```
Controllo (A):
- Dimensione campione: [NUMERO]
- Conversioni (o valore della metrica): [NUMERO]
- Tasso: [PERCENTUALE O MEDIA]

Variante (B):
- Dimensione campione: [NUMERO]
- Conversioni (o valore della metrica): [NUMERO]
- Tasso: [PERCENTUALE O MEDIA]
```

**Metriche Secondarie** (facoltative):
```
[ELENCA EVENTUALI METRICHE SECONDARIE E I RISPETTIVI VALORI PER ENTRAMBI I GRUPPI]
```

**Dati per Segmento** (facoltativi):
```
[SE DISPONIBILI: risultati suddivisi per dispositivo, paese, tipo di utente, ecc.]
```

Esegui questa analisi:

### 1. Test di Significatività Statistica
- Enuncia le ipotesi nulla e alternativa
- Scegli il test appropriato (z-test per proporzioni, t-test per medie, chi-quadrato, ecc.) e spiega perché
- Riporta: p-value, intervallo di confidenza (95%) e se rigettare l'ipotesi nulla
- Se il test è sotto-potente, calcola la dimensione campionaria minima necessaria e quanti giorni in più servono

### 2. Effect Size
- Calcola l'effect size relativo e assoluto
- Valuta la significatività pratica: l'effetto è abbastanza grande da contare per il business?
- Se applicabile, stima l'impatto annualizzato su ricavi/engagement

### 3. Controlli di Validità
- Sample Ratio Mismatch (SRM): la suddivisione effettiva è vicina a quella prevista?
- Rischio effetto novità/primacy: in base alla durata del test, il risultato potrebbe essere temporaneo?
- Problema dei confronti multipli: se stai testando più metriche, applica la correzione di Bonferroni

### 4. Analisi per Segmento (se i dati per segmento sono forniti)
- Ci sono segmenti in cui la variante performa in modo significativamente diverso?
- Segnala eventuali rischi di paradosso di Simpson

### 5. Raccomandazione
- Verdetto chiaro: RILASCIARE, NON RILASCIARE o ESTENDERE IL TEST
- Se RILASCIARE: cosa monitorare dopo il rilascio
- Se NON RILASCIARE: cosa testare successivamente
- Se ESTENDERE: quanti giorni/utenti in più servono