Да, скалирование может применяться в A/B-тестах, особенно при работе с метриками, имеющими большой разброс значений (например, доход на пользователя). Например, логарифмирование помогает уменьшить влияние выбросов.

Пример с кодом (Python):

import numpy as np

# Исходные данные (например, revenue per user)
group_a = np.array([10, 15, 1000, 20, 5])  # с выбросом
group_b = np.array([12, 18, 25, 30, 8])

Логарифмирование для уменьшения skewness

log_a = np.log1p(group_a) # log1p для избежания log(0)
log_b = np.log1p(group_b)

Проверка разницы (например, t-test)

from scipy.stats import ttest_ind
t_stat, p_value = ttest_ind(log_a, log_b)
print(f"p-value: {p_value:.3f}")

**Когда использовать:**  
- При сильной правосторонней асимметрии данных.  
- Для метрик с heavy-tailed распределением (например, revenue, session duration).  
- Если сырые данные приводят к нарушению предпосылок статистических тестов.  

**Осторожно:** Интерпретация результатов после скалирования требует учета преобразования!