同的这两个群体永远不会由相似的个体组成。只要其他变量是随机的这就不成问题。然而它确实会在数据中造成噪音。这就是我们使用统计测试的原因。 我们得出的结论是当组间差异由随机误差引起的可能性很小时结果具有统计显着性。换句话说统计检验的目的是检查两个分数样本是从具有相同平均值的总体中抽取的可能性这意味着各组之间不存在 真正 的差异并且所有变化都是由噪声引起的。 网站站长工具中的统计意义 在大多数实验和。
实验软件中 置信度被
用作显着。如果两组均值之间的差异在 的概率下显着即使差异是由偶然引起的概率为 我们也会认为其显着。因此统计测试向我们展示了我们有多大信心结果的差异不是 澳大利亚 WhatsApp 数据 由偶然 随机误差引起的。在 网站优化器中这种概率称为击败原始概率。 专业提示：逐渐增加实验条件下的流量 我真正喜欢的最后一个技巧是缓慢增加发送到实验条件的流量的百分比。如果您一开始将 的访问者发送到控制条件将。
发送到实验条件那么如果实验
条件中的某些内容出现问题您可能会遇到问题。更好的 DV 引线 方法是开始仅将 的用户发送到实验条件。如果一切正常则达到 然后是 最后是 。这将帮助您在太多用户这样做之前发现严重错误。 诗。如果您想了解更多 分享您有关实验和 工具的知识您可能想看看这个 工具 群组。 关于托马斯 霍根哈文 ø 是哥本哈根商学院的博士研究员和康奈尔大学的访问学者研究在线参与。也是 的首席战略官。 借助 您可以在一个地方获得正确 所需。
