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在產品日常工作中，A/B測試這一方法的使用十分常見，我們可以結合A/B測試，比較兩個或多個不同版本的產品、服務或策略，以得出哪個版本結果相對更優。這篇文章里，作者就對A/B測試的流程進行了拆解分析，一起來看。

AB測試是一種統計方法，用于比較兩個或多個不同版本的產品、服務或策略，以確定哪個版本能夠產生更好的結果。在AB測試中，將目標人群隨機分為兩組，一組接觸版本A，另一組接觸版本B，然后收集和分析數據來評估兩個版本的表現差異。

AB測試最核心的原理，基于控制變量法的思想進行假設檢驗。

控制變量法是一種科學實驗設計的方法，旨在減少外部因素對實驗結果的影響。通過控制變量，研究人員可以更準確地評估特定因素對實驗結果的影響，從而得出可靠的結論。

在使用控制變量法時，研究人員會明確定義并控制可能影響實驗結果的各個變量，除了感興趣的因素之外，其他變量應該保持恒定。這樣做的目的是排除其他可能導致觀察到的差異的干擾因素。

假設檢驗是一種統計方法，用于對統計樣本數據進行分析以驗證關于總體特征的假設。它基于樣本數據的觀察結果，評估這些觀察結果是否支持或反駁某個假設。

在假設檢驗中，通常有兩個假設：

零假設（H0）：表示沒有觀察到的效應或差異，即不存在真實的關聯或差異。通常將其表示為無效果、無影響或隨機性。

備擇假設（H1或Ha）：表示存在觀察到的效應、關聯或差異，與零假設相反。它可以是雙邊備擇假設（兩組之間存在顯著差異）或單邊備擇假設（一組大于另一組或小于另一組）。

假設檢驗的步驟，通常包括以下幾個方面：

1. 確定問題和研究目標：明確要驗證的假設，并確定所需的統計方法和適當的檢驗類型。
2. 設定顯著性水平：選擇顯著性水平（通常為0.05），表示允許出現錯誤地拒絕零假設的概率。
3. 收集數據并計算統計量：收集樣本數據，并計算適當的統計量，如均值、比例、差異或相關性。
4. 假設檢驗：根據所選的檢驗類型，將計算得到的統計量與相應的概率分布進行比較，以確定是否拒絕零假設。
5. 計算p值和做出決策：根據統計分析結果計算出的p值，與事先設定的顯著性水平進行比較。如果p值小于顯著性水平，則拒絕零假設，否則接受零假設。

AB測試通常用于優化網站設計、廣告效果、用戶界面、營銷策略等方面。通過對比不同版本的指標，如點擊率、轉化率、銷售量等，可以確定哪個版本更有效，并基于這些結果做出決策。

一、AB測試流程

二、明確實驗背景

指深入理解組織或產品所面臨的挑戰和目標，以確定AB測試的關鍵目的，比如策略效果驗證，產品功能驗證等

三、選擇指標

需要綜合考慮實際可測性、敏感度、用戶體驗、長期影響和業務目標等因素。通過選擇合適的指標，可以更好地評估實驗結果，并做出有效的決策；

指標選取的關鍵考慮因素：

1. 目標：根據目標來選擇與之相關的指標。
2. 實際可測性：確保所選擇的指標是可以被準確測量和收集數據的。指標應該是客觀的，能夠經過統計分析得出可靠的結論。
3. 敏感度：選擇對于變化敏感的指標。如果你希望檢測到較小的效果或差異，需要選擇一個相對敏感的指標。
4. 用戶體驗：考慮用戶體驗指標，如頁面加載時間、用戶留存率、轉化率等。這些指標直接關系到用戶對產品或服務的滿意度和使用體驗。
5. 長期影響：除了即時的指標，還應考慮長期的影響。某個指標在短期可能有所改善，但可能對長期業務結果并無實際影響。
6. 綜合性：綜合多個指標來全面評估測試結果。單一指標可能無法全面反映問題，因此建議選擇多個相關指標進行綜合分析。
7. 可比性：確保所選擇的指標在不同實驗組之間具有可比性，即能夠進行有效的統計對比。
8. 業務目標導向：最重要的是將指標與你的業務目標聯系起來。選擇那些對于實現業務目標有實際意義的指標，而非僅僅追求表面上的差異。

四、制定假設

基于實驗目標和背景信息，提出明確的假設。假設應該是可測量的，并明確指出預期的結果差異。

計算樣本量

1）數值類計算：需要填寫方差

http://powerandsamplesize.com/Calculators/Compare-2-Means/2-Sample-Equality

https://www.stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/n2.html

2）比值類計算：不需要方差

https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html

五、流量分組

分流是指將參與測試的用戶或觀察對象隨機分配到不同的實驗組（通常是A組和B組）的過程。這樣可以確保實驗組之間的差異僅由測試因素引起，而不受其他因素的干擾。

六、實驗周期計算

一種常用的方法是通過在線AB測試樣本量計算器，例如”Sample Size Calculator for AB Testing”等，這些工具會根據輸入的參數返回所需的樣本量和實驗持續時間估計。

七、AA實驗

也被稱為“純控制組實驗”或“雙重盲試實驗”。在AA實驗中，所有參與實驗的用戶或觀察對象都被隨機分配到相同的控制組，沒有額外的實驗組。這意味著在AA實驗中，不存在對比組來測試特定變量或功能的效果。

AA實驗通常被用作驗證實驗環境的有效性和穩定性，以確保實驗結果可靠和可解釋。它可以用于評估實驗平臺、數據收集方法、測量指標等方面的可靠性，或者作為預實驗（pilot study）的一部分。

八、線上驗證

一個是驗證實驗策略是否真的觸發。即我們上線的實驗組，是否在產品上實際落地了，比如我們優化的文案，看實驗組在前端看到的文案是不是優化過的。

另一個是驗證同一個用戶只能在同一個桶中，要是同時出現在兩個桶中，后期數據也會不置信。

九、數據檢驗

在進行AB測試數據檢驗時，需要選擇適當的方法和假設，并根據樣本大小、數據分布和實驗設計來確定合適的統計分析方法。

假設檢驗（Hypothesis Testing）：根據AB組的觀測數據，建立一個零假設（Null Hypothesis）和一個備擇假設（Alternative Hypothesis）。零假設通常假定A組和B組沒有真實差異，備擇假設則認為存在差異。通過計算統計量和對應的p值，來評估零假設的可信程度。

t檢驗（t-test）：適用于比較兩個相關或獨立樣本的平均值差異。如果數據滿足正態分布和其他t檢驗的假設條件，可以使用獨立樣本t檢驗或配對樣本t檢驗來比較A組和B組之間的平均值差異。