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个因子有 种组合总共有 组

多变量测试。如果您曾经访问过 您可能会遇到过诸如全阶乘、部分阶乘和修改田口之类的术语。在讨论这些邪恶的词语之前让我们通过一个例子来实际进行多变量测试。在此示例中我们有 个不同的因素每个因素都有两个条件。 在本例中有 个因子每在全因子设计中测试所有可能的组合。这意味着创建了 个变体并且用户在这些变体之间进行分配。下表中 表示条件开启 表示条件 。 完整派系与部分阶乘实验 当我。

们有 个因素每个因素有

条件时这个设计还算不错。但如果我们想测试 个因 英国 WhatsApp 数据 素每个因素包含 个条件我们将有 个组。或者如果我们想要测试 个不同的因素每个因素有 个条件我们最终将得到 组。这将需要大量受试者来检测这些因素的任何显着影响。如果您是 或 这不是问题但如果您在更广泛的西雅图地区销售香肠那就是问题了(您可以使用 计算器和 计算测试持续时间。但是这些计算器基于非常不精确的数据因为转化率的变化是未知的。

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这就是测试的重点 输入部

分因子设计。部分因子设计由 推广有时也称为田口设计。在部 DV 引线 分因子设计中实验中仅包含组合总数的一小部分。由此得名。部分因子设计不是测试所有可能的组合而是仅测试足够的组合来计算所有可能组合的转化率。 在此示例中运行 个不同的组合就足够了并使用包含的因素之间的相互作用来计算实验中未包含的因素的组合。包括的 组是  (文学士)。 在保持 和 不变的情况下只测试一次。

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