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本练习是课程的一部分
在本章中,您将学习 A/B 测试的基础。您会了解清晰的实施步骤与典型用例,明白为什么要设计并运行 A/B 测试及其价值,并认识常用的指标设计与估算框架。
在第 2 章,您将学习实验设计流程。首先从如何提出有力的 A/B 测试假设开始,还将涵盖统计学概念,如检验效能(power)、错误率以及最小可检测效应(MDE)。本章最后,您将学会估算获得有结论性结果所需的合适样本量,并处理多重比较情境。
在这里,您将学习一套清洗、预处理并探索 A/B 测试数据的具体流程,并掌握确保结果有效所必需的有效性检查。您还将通过详解与示例,学习如何分析比例差异类的 A/B 测试。
当前练习
在最后一章,您将构建分析均值差异的框架,并在若干假设不满足时运用非参数检验。您还将学习在分析比率型指标时如何应用 Delta 方法,并了解最佳实践与一些进阶主题,帮助您进一步精通 A/B 测试。