差引起的可能性很小时结果具

果不显着因此组之间没有差异。如果测试很重要则测试环境存在问题后续测试很可能存在缺陷。但如下所述由于随机误差 噪声 测试有时可能很重要。 测试也是向同事、老板和客户展示数据如何波动的好方法并且当他们看到转化率以 的置信度增加时不应该太兴奋。尤其是在实验的早期阶段。 统计学意义 在理想的实验中除了自变量(我们想要研究的东西例如口号、号召性用语和图像)之外所有变量都保持不变。但在现实世界中。

许多变量并不是恒定的

例如在进行 测试时用户被分为两组。由于人是不同的 这 巴西号码数据 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。

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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 注册会计师电子邮件列表 多数实验和实验软件中 置信度被用作显着性阈值尽管这个数字有些随意。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。