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A/B测试统计显著性判断指南

共计 30 章节
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01
A/B测试与统计显著性概述
定义 · 核心目标 · 决策闭环
A/B测试
02
假设检验的基本框架
原假设与备择假设 · 两种错误类型 · 显著性水平
假设检验的基本框…原假设
03
p值的本质与解读
p值的定义 · 正确理解 · 常见误解
p值的本质解读
04
置信区间的原理与使用
置信区间的含义 · 计算 · 与p值的对应关系
置信区间的原理使用
05
样本量对显著性判断的影响
统计功效 · 样本量公式 · 实际操作中的权衡
样本量对显著性判…统计功效
06
效应量(Effect Size)的概念
Cohen's d · 相对提升率 · 与p值互补
EffectSize
07
单尾检验与双尾检验
适用场景 · 假设表述 · p值调整
单尾检验双尾检验
08
t检验的应用场景与假设
独立样本t检验 · 配对t检验 · 前提条件检查
t检验的应用场景假设
09
卡方检验在分类指标中的应用
列联表 · 独立性检验 · 期望频数
卡方检验分类指标
10
Z检验与比例检验
大样本比例比较 · 正态近似 · 使用条件
Z检验比例检验
11
方差分析(ANOVA)基础
多组比较 · F统计量 · 事后检验
ANOVA方差分析
12
非参数检验方法
Mann-Whitney U检验 · 符号秩检验 · 适用场景
非参数检验方法Mann-Whitney
13
多重比较问题与校正方法
Bonferroni校正 · FDR · Holm-Bonferroni
多重比较问题校正方法
14
先验统计功效分析
功效分析目的 · 参数 · 软件工具使用
先验统计功效分析功效分析目的
15
后验功效与停止规则
为什么后验功效有争议 · 提前停止的陷阱
后验功效停止规则
16
贝叶斯方法在A/B测试中的应用
先验 · 后验分布 · 贝叶斯因子
A/B贝叶斯方法
17
MDE（最小可检测效应）的理解
MDE定义 · 样本量关系 · 业务含义
MDE最小可检测效应
18
业务指标选择与统计检验匹配
均值型 · 比率型 · 有序型指标对应检验
业务指标选择统计检验匹配
19
数据质量对统计推断的影响
异常值 · 缺失值 · 分组不均
数据质量对统计推…异常值
20
重复测量与相关性
同一用户多次暴露 · 非独立数据 · 聚类校正
重复测量相关性
21
实验设计与随机化
随机分配 · 分层随机化 · 区组设计
实验设计随机化
22
流量分配与稀释效应
流量比例 · 网络效应 · 交互影响
流量分配稀释效应
23
长期效应与时间序列
滞后效应 · 新奇效应 · 时间窗选择
长期效应时间序列
24
统计显著性与实际显著性
p<0.05不是终点 · 业务意义 · 成本效益
统计显著性实际显著性
25
常见显著性误用案例
p-hacking · cherry picking · 数据窥探
常见显著性误用案…p-hacking
26
结果报告规范
统计量 · 置信区间 · 效应量
结果报告规范统计量
27
工具与计算器使用
在线计算器 · Excel · 常见统计软件操作简述
工具计算器使用
28
手动计算示例（简单场景）
手算t统计量 · p值 · 置信区间步骤
手动计算示例简单场景
29
综合案例
电商转化率A/B测试全流程判断
综合案例A/B
30
课程总结与决策流程图
从数据到决策的完整路径 · 常见陷阱清单
课程总结决策流程图