在產(chǎn)品日常工作中，A/B測試這一方法的使用十分常見，我們可以結合A/B測試，比較兩個或多個不同版本的產(chǎn)品、服務或策略，以得出哪個版本結果相對更優(yōu)。這篇文章里，作者就對A/B測試的流程進行了拆解分析，一起來看。

AB測試是一種統(tǒng)計方法，用于比較兩個或多個不同版本的產(chǎn)品、服務或策略，以確定哪個版本能夠產(chǎn)生更好的結果。在AB測試中，將目標人群隨機分為兩組，一組接觸版本A，另一組接觸版本B，然后收集和分析數(shù)據(jù)來評估兩個版本的表現(xiàn)差異。

AB測試最核心的原理，基于控制變量法的思想進行假設檢驗。

控制變量法是一種科學實驗設計的方法，旨在減少外部因素對實驗結果的影響。通過控制變量，研究人員可以更準確地評估特定因素對實驗結果的影響，從而得出可靠的結論。

在使用控制變量法時，研究人員會明確定義并控制可能影響實驗結果的各個變量，除了感興趣的因素之外，其他變量應該保持恒定。這樣做的目的是排除其他可能導致觀察到的差異的干擾因素。

假設檢驗是一種統(tǒng)計方法，用于對統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)進行分析以驗證關于總體特征的假設。它基于樣本數(shù)據(jù)的觀察結果，評估這些觀察結果是否支持或反駁某個假設。

在假設檢驗中，通常有兩個假設：

零假設（H0）：表示沒有觀察到的效應或差異，即不存在真實的關聯(lián)或差異。通常將其表示為無效果、無影響或隨機性。

備擇假設（H1或Ha）：表示存在觀察到的效應、關聯(lián)或差異，與零假設相反。它可以是雙邊備擇假設（兩組之間存在顯著差異）或單邊備擇假設（一組大于另一組或小于另一組）。

假設檢驗的步驟，通常包括以下幾個方面：

1. 確定問題和研究目標：明確要驗證的假設，并確定所需的統(tǒng)計方法和適當?shù)臋z驗類型。
2. 設定顯著性水平：選擇顯著性水平（通常為0.05），表示允許出現(xiàn)錯誤地拒絕零假設的概率。
3. 收集數(shù)據(jù)并計算統(tǒng)計量：收集樣本數(shù)據(jù)，并計算適當?shù)慕y(tǒng)計量，如均值、比例、差異或相關性。
4. 假設檢驗：根據(jù)所選的檢驗類型，將計算得到的統(tǒng)計量與相應的概率分布進行比較，以確定是否拒絕零假設。
5. 計算p值和做出決策：根據(jù)統(tǒng)計分析結果計算出的p值，與事先設定的顯著性水平進行比較。如果p值小于顯著性水平，則拒絕零假設，否則接受零假設。

AB測試通常用于優(yōu)化網(wǎng)站設計、廣告效果、用戶界面、營銷策略等方面。通過對比不同版本的指標，如點擊率、轉化率、銷售量等，可以確定哪個版本更有效，并基于這些結果做出決策。

一、AB測試流程

二、明確實驗背景

指深入理解組織或產(chǎn)品所面臨的挑戰(zhàn)和目標，以確定AB測試的關鍵目的，比如策略效果驗證，產(chǎn)品功能驗證等

三、選擇指標

需要綜合考慮實際可測性、敏感度、用戶體驗、長期影響和業(yè)務目標等因素。通過選擇合適的指標，可以更好地評估實驗結果，并做出有效的決策；

指標選取的關鍵考慮因素：

1. 目標：根據(jù)目標來選擇與之相關的指標。
2. 實際可測性：確保所選擇的指標是可以被準確測量和收集數(shù)據(jù)的。指標應該是客觀的，能夠經(jīng)過統(tǒng)計分析得出可靠的結論。
3. 敏感度：選擇對于變化敏感的指標。如果你希望檢測到較小的效果或差異，需要選擇一個相對敏感的指標。
4. 用戶體驗：考慮用戶體驗指標，如頁面加載時間、用戶留存率、轉化率等。這些指標直接關系到用戶對產(chǎn)品或服務的滿意度和使用體驗。
5. 長期影響：除了即時的指標，還應考慮長期的影響。某個指標在短期可能有所改善，但可能對長期業(yè)務結果并無實際影響。
6. 綜合性：綜合多個指標來全面評估測試結果。單一指標可能無法全面反映問題，因此建議選擇多個相關指標進行綜合分析。
7. 可比性：確保所選擇的指標在不同實驗組之間具有可比性，即能夠進行有效的統(tǒng)計對比。
8. 業(yè)務目標導向：最重要的是將指標與你的業(yè)務目標聯(lián)系起來。選擇那些對于實現(xiàn)業(yè)務目標有實際意義的指標，而非僅僅追求表面上的差異。

四、制定假設

基于實驗目標和背景信息，提出明確的假設。假設應該是可測量的，并明確指出預期的結果差異。

計算樣本量

1）數(shù)值類計算：需要填寫方差

http://powerandsamplesize.com/Calculators/Compare-2-Means/2-Sample-Equality

https://www.stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/n2.html

2）比值類計算：不需要方差

https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html

五、流量分組

分流是指將參與測試的用戶或觀察對象隨機分配到不同的實驗組（通常是A組和B組）的過程。這樣可以確保實驗組之間的差異僅由測試因素引起，而不受其他因素的干擾。

六、實驗周期計算

一種常用的方法是通過在線AB測試樣本量計算器，例如”Sample Size Calculator for AB Testing”等，這些工具會根據(jù)輸入的參數(shù)返回所需的樣本量和實驗持續(xù)時間估計。

七、AA實驗

也被稱為“純控制組實驗”或“雙重盲試實驗”。在AA實驗中，所有參與實驗的用戶或觀察對象都被隨機分配到相同的控制組，沒有額外的實驗組。這意味著在AA實驗中，不存在對比組來測試特定變量或功能的效果。

AA實驗通常被用作驗證實驗環(huán)境的有效性和穩(wěn)定性，以確保實驗結果可靠和可解釋。它可以用于評估實驗平臺、數(shù)據(jù)收集方法、測量指標等方面的可靠性，或者作為預實驗（pilot study）的一部分。

八、線上驗證

一個是驗證實驗策略是否真的觸發(fā)。即我們上線的實驗組，是否在產(chǎn)品上實際落地了，比如我們優(yōu)化的文案，看實驗組在前端看到的文案是不是優(yōu)化過的。

另一個是驗證同一個用戶只能在同一個桶中，要是同時出現(xiàn)在兩個桶中，后期數(shù)據(jù)也會不置信。

九、數(shù)據(jù)檢驗

在進行AB測試數(shù)據(jù)檢驗時，需要選擇適當?shù)姆椒ê图僭O，并根據(jù)樣本大小、數(shù)據(jù)分布和實驗設計來確定合適的統(tǒng)計分析方法。

假設檢驗（Hypothesis Testing）：根據(jù)AB組的觀測數(shù)據(jù)，建立一個零假設（Null Hypothesis）和一個備擇假設（Alternative Hypothesis）。零假設通常假定A組和B組沒有真實差異，備擇假設則認為存在差異。通過計算統(tǒng)計量和對應的p值，來評估零假設的可信程度。

t檢驗（t-test）：適用于比較兩個相關或獨立樣本的平均值差異。如果數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和其他t檢驗的假設條件，可以使用獨立樣本t檢驗或配對樣本t檢驗來比較A組和B組之間的平均值差異。