详解完整的AB测试流程
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发布时间：2024-10-01 01:07
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热心网友
时间：2024-10-01 07:19
本文详细剖析了完整的AB测试流程，包括关键步骤及其作用。
首先，AB测试流程涉及以下几个步骤：
选择实验指标：确定核心指标，如点击转化率，同时设定观测和反向指标以全面评估效果。
构建实验假设：针对核心指标设定零假设（无影响）和备择假设（有提升），明确实验目标。
实验单位选择：用户、设备或行为粒度，其中用户粒度最推荐，以确保数据置信。
设定最小提升预期：考虑成本效益，设定实验成功的基本标准。
计算最小样本量：确保实验功效，避免无效流量投入和错误结论。
流量分割策略：互斥或正交实验设计，合理分配流量。
确定实验时长：考虑样本量、用户活跃度和可能的周期性变化。
数据统计：采用合适的检验方法（T或Z检验），关注diff、p值和置信区间。
得出评估实验结果的显著性，考虑是否推广，以及MDE最小检测效应。
理解这些步骤有助于确保AB测试的有效性和准确性。若遇到不显著结果，可通过调整策略或增加样本量来优化实验。希望这些指导对您的实践有所帮助，欢迎讨论。
