为同一个目标,设计两种方案,将两种方案随机投放市场中,让组成成分相同(相似)用户去随机体验两种方案之一,根据观测结果,判断哪个方案效果更好,结果可以通过CTR(点击通过率)或者下单率来衡量。
A/B test不是只能A方案和B方案,实际上一个测试可以包含A/B/C/D/E/……多个版本,但是这多个方案之间只能有一个不同的地方,也就是理解未定"量"分析。
A/B测试的更清晰的定义:
A/B-test是为同一个目标制定两个方案,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的用户群组随机的使用一个方案,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后根据显著性检验分析评估出最好版本正式采用。
进行A/B测试,其实过程就算一个统计检验的过程。
由于AB测试是让用户在两个选择中随机选择一项,相当于二项分布,根据统计学原理,可知若样本足够大,那么标准的二项分布的累计分布趋近于正态分布,即抽样的分布趋于正态分布,可采用z检验。即:
PA~N(PA,PA*(1-PA)/NA)
PB~N(PB,PB*(1-PB)/NB)
PA-PA~N(PA-PB,PA*(1-PA)/NA+PB*(1-PB)/NB)
AB-test的假设检验:
根据样本观察值,构造统计量:

若Z>0.025 ,那么拒绝原假设,认为两种方案有显著差异。

两类错误:
第一类错误α错误:“弃真”,原假设为真,却落在拒绝域内。
第二类错误β错误:“取伪”,原假设为假,却接受原假设。
统计功效power:
在上文中我们使用的是样本的估计值代表整体,但是可能存在偏差,即可能存在两类错误,如何去估计样本是否能代表真实,统计学中使用统计功效来衡量。
统计功效:在假设检验中,拒绝原假设后接受备择假设的概率,计算的是(1-β)的概率。统计功效的值期望越大越好。


(1).样本是否具有代表性,首先在样本的选取中就需要先行进行控制;
(2).估计值是否是实际值的真实反映?即估计的准确性。
(3).如果样本有偏差,考虑区间估计
(4).怎么分配流量来做多组测试?—根据统计功效计算
方差分析(analysis of variance,ANOVA),即变量分析,是对多个样本平均数差异显著性检验的方法。方差分析又称为F检验。
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