我如何发现自己的YouTube Shorts分析中的删除偏差

作者在YouTube Shorts分析中发现删除偏差。他删除一周内观看次数低于50的视频，导致样本平均值虚高。例如，2026年8月11日，未修正的中位数是3.3次/天，而修正后为2.91次/天。这种偏差源于删除低表现视频，使剩余视频的平均值上升，但并非真实改进。统计上称为结果依赖删失。解决方案是使用最后一次观察结转（LOCF）方法，在删除前记录视频的最后已知观看率，并在后续计算中保留。同时，当插补比例超过20%时，报告显示“不适用”而非数字。作者强调，这种偏差类似于仅测量未流失客户的满意度，会误导对频道整体表现的判断。