虽然看起来在统计上存在显着差异
但实际上是实验者人为创造的结果，因此对服务的增长没有显着帮助。 p值是统计假设检验中使用的概念，详细信息可以在“假设检验（原假设、备择假设、p值）”中找到。 6. 盲目相信过去 仅仅因为 AB 测试产生显着结果并不能保证它会继续显着。这是因为 A/B 测试结果可能会根据市场变化、季节变化和用户变化等各种因素而有所不同。 A/B 测试类似的概念 它与AB测试相同，都是进行对比实验，但我们看一下相似的概念，但细节上有差异。 分割测试 拆分测试衡量完全不同设计的性能。与仅修改特定元素的 A/B 测试不同，它在比较不同概念作为一个整体时非常有用。 多变量测试 这是一种比较各种因素的方法，例如计划C和计划D，而不是计划A和计划B。在多变量测 易趣编号数据 试的情况下，需要比A/B测试更多的数据，因为有大量的用户群体需要进行实验。此外，很难确定为什么仅通过一次测试就能获得良好的结果，这也有需要重复测试的缺点。 综上所述 到目前为止，我们已经了解了AB测试。正如增长黑客文章中提到的，理解 AB 测试的最好方法是进行实验并通过反复试验来探索结果。 通过考虑AB测试过程和注意事项，我们希望您能够进行成功的实验并产生结果。
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