@data-annaab-test-readoutTextÖffentlichAktualisiert am 13.06.2026

输入实验两组数据,估计提升与显著性、给上线判断,并主动提示统计陷阱。

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Prompt

Vorschau

Artefakte

1 Artefakte

结论先行

建议继续观察,不直接上线。B 组转化率更高,但当前样本下证据强度不足,且没有说明是否提前看数。

关键数字

| 组别 | 访客 | 转化 | 转化率 | |---|---:|---:|---:| | A | 10,000 | 820 | 8.20% | | B | 9,850 | 855 | 8.68% |

相对提升约 5.9%。

显著性判断

使用两比例 z 检验近似,双尾 p 值约在 0.2 左右,尚不足以支持“稳定提升”的结论。

风险提示

  • 样本量接近但仍需确认分流是否均衡。
  • 如果实验中途多次查看并决定是否停止,p 值会偏乐观。
  • 需要检查新客/老客、渠道、设备维度是否存在辛普森悖论。

建议

继续跑到预设样本量,并提前固定主指标与停止规则。

README

README.md

A/B 实验解读

给对照组与实验组的样本量与转化数,估计提升幅度与显著性(说明用什么近似),给「上线 / 再观察 / 放弃」判断,并列出可能让结论失真的陷阱。