教程 · 数据调研
A/B 测试跑两天就下结论:先算样本量再开跑
在开跑前确定指标、样本量和实验周期,避免样本不足或中途偷看导致错误结论。
前置:准备做一次页面或文案的 A/B 测试,站点有一定访问量。
材料:实验方案、样本量计算器、分流工具、数据看板
材料:实验方案、样本量计算器、分流工具、数据看板
步骤
1. 先定一个主指标
选一个和业务目标直接相关的指标作为判断依据,例如下单转化率;同时看五个指标,最后一定会挑到看起来显著的那个。
2. 估算所需样本量
用样本量计算器,输入基线转化率、想检测的最小提升和显著性水平,得到每组所需样本;样本量不够,差异再大也可能是波动。
3. 确认分流是随机的
检查分流工具是否按用户稳定分组,避免同一用户反复看到不同版本;分流不稳定会污染两组数据,分流比例要写清。
4. 跑满预定周期再停
提前定好实验时长,覆盖完整的周内波动;中途看到显著就停,会高估效果,开始前把实验时长和停止条件写进表里。
5. 看置信区间再决策
报告结果时给出差异和置信区间,说明是否达到预定样本量;只写提升了多少,不写不确定性,结论不可靠,样本量不够就写探索性结论。
做完检查
- 实验前已算出每组所需样本量
- 分流稳定且两组样本量接近
- 结论基于跑满周期后的完整数据
常见错误
- 样本不足就宣布胜出版本
- 中途反复查看结果并提前停止
- 同时比较多个指标挑显著的
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