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A/B测试样本量估算方法详解

共计 30 章节
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01
样本量估算的适用场景
A/B测试前确定最小样本量 · 统计显著性检验 · 功效分析
样本量估算的适用…A/B
02
前置条件梳理
明确实验假设 · 定义指标类型（均值/比率） · 确定最小效应量（MDE）
前置条件梳理明确实验假设
03
输入物准备
历史数据（基线转化率/均值 · 方差） · 预期提升幅度
输入物准备历史数据
04
输出物清单
所需样本总量 · 每组分流量 · 估算过程记录表
输出物清单所需样本总量
05
责任边界划分
数据科学家提供估算参数 · 产品经理确认效应量 · 工程团队确认流量容量
责任边界划分数据科学家提供估…
06
操作步骤总览
定义参数→选择公式→代入数据→计算→…
操作步骤总览定义参数→选择公…
07
定义参数一
显著性水平α（通常0.05）的含义与… · 常见误区
定义参数一显著性水平α
08
定义参数二
统计功效1-β（通常0.8）的含义 · 对样本量的影响 · 业务场景中功效的权衡
定义参数二统计功效1
09
定义参数三
最小可检测效应量（MDE）的设定方法 · 从历史数据或业务目标推导
定义参数三MDE
10
定义参数四
基线指标（均值或转化率）与标准差/方…
定义参数四基线指标
11
定义参数五
样本分配比例（如1:1 · 对总样本量的影响及调整系数
定义参数五样本分配比例
12
选择公式
两样本均值检验（Z检验/t检验）样本…
选择公式两样本均值检验
13
选择公式
两样本比例检验（卡方检验）样本量公式…
选择公式两样本比例检验
14
选择公式
非劣效性/等效性检验样本量公式简介及…
选择公式非劣效性
15
代入数据计算
使用公式或现成工具（如Python · R · 在线计算器）进行数值计算
代入数据计算Python
16
Python代码示例
使用statsmodels计算两样本…
Python代码示例
17
Python代码示例
使用statsmodels计算两样本…
Python代码示例
18
计算结果的敏感性分析
改变α · 功效 · MDE观察样本量变化
计算结果的敏感性…改变α
19
异常情况处理
样本量超出流量承载能力时的降级策略（… · 使用序贯检验等）
异常情况处理样本量超出流量承…
20
异常情况处理
历史数据不足时如何通过预实验估算方差
异常情况处理历史数据不足时如…
21
记录材料规范
样本量估算记录表模板 · 包含参数 · 公式
记录材料规范样本量估算记录表…
22
样本量估算的验收标准
结果是否满足统计要求 · 是否在流量范围内 · 是否经过敏感性验证
样本量估算的验收…结果是否满足统计…
23
常见错误一
忽略多重比较校正导致样本量不足
常见错误一忽略多重比较校正…
24
常见错误二
使用单侧检验但设定为双侧公式
常见错误二使用单侧检验但设…
25
常见错误三
未考虑样本分配比例非均衡带来的效率损…
常见错误三未考虑样本分配比…
26
常见错误四
使用正态近似公式但样本量小或分布偏倚
常见错误四使用正态近似公式…
27
扩展
序贯检验（如TSR）的样本量估算原理…
扩展TSR
28
扩展
基于贝叶斯方法的样本量估算思路简介
扩展基于贝叶斯方法的…
29
实战案例一
电商转化率A/B测试样本量估算全过程…
实战案例一A/B
30
实战案例二
产品功能使用时长均值检验样本量估算全…
实战案例二产品功能使用时长…