数据分析师必看，老司机带你认识 AB 常见的10个错误

「没有数据，你只是一个有想法的人。」

这是 W. Edwards 的依据名言，它表明，A/B 测试对于做出良好的商业决策来说至关重要。在 Manomano，我们向数百万用户展示数百万 DIY 和园艺产品，并每天进行数十个 A/B 测试，以改善我们网站的用户体验。

然而，运行 A/B 测试和解释结果可能非常困难，如果做得不对，可能会得到错误的结论。这篇博文的目的不是要说明在运行 A/B 测试时应该做什么，而是要告诉你不应该做什么。下面是我们在进行 A/B 测试时经常会犯的 10 个常见错误。

示例：你想测试你的搜索引擎相关性，但在分析 A/B 测试结果时，你查看整个总体，而不仅仅是使用搜索引擎的用户。虽然这在科学的角度来说不是错误的，但是达到统计显著性需要更长的时间，因为在分析的数据中添加了一些噪声：

经验 1：为了更快地达到统计显著性，应该只观察与测试功能交互用户(这里是搜索引擎)的结果。

不能使用太多变量(A/B/C/../N)进行测试。例如，如果使用 α=5% 显著性阈值并决定测试 20 个不同的场景，则其中每个场景是正样本的机会是偶然的。这是多重比较问题的一个例子。因此，业务直觉对于决定启动哪个 A/B 测试至关重要。为了说明这一点，我们可以修改 W.Edwards Deming 的名言：

「没有想法，你只是一个有数据的人 」

经验 2：用你的直觉(或者更好的方法——做用户调查)来决定启动哪一个 A/B 测试。

这是多重比较问题的另一个例子：「我的 A/B 测试不显著，因此我将在设备上对数据进行分段以获得显著结果」。在进行数据分割时必须非常小心。事实上，你比较的片段越多，结果中出现错误的几率就越大。

以 country * device 为例，我们在 Manomano 有 n=15 个细分市场(5 个国家*3 个设备：法国/手机、法国/桌子、西班牙/平板电脑等)。让我们计算在其中一个分段上偶然出现至少一个重要结果的概率：

我们有超过 50% 的机会出现这种偶然性，因此，从分割数据的测试中得出结论并采取行动是非常危险的。但也有一些技术可以缓解这一问题，比如 Bonferroni 校正。

经验 3：不要为了达到统计显著性而分割你的数据。

多重比较问题的另一个例子是：「我的 A/B 测试在转换率、平均购物篮和跳出率上都没有显著结果。但这对每类购物篮的数量来说是很重要的!如果你观察足够多的指标，你最终会发现其中一个指标碰巧显示了一个重要的结果：

经验 4：坚持测试设计的标准。

统计显著性不能告诉你什么时候应该停止测试。在停止测试之前，你需要等待以达到计算出的样本大小。使用 A/B 测试计算器计算测试所需的样本大小。有关这种偏差的更多细节，请阅读这里的问题说明。你还可以在此处模拟 A/A 测试，以查看在测试早期达到统计显著性的频率，即使在测试结束时结果不显著：

经验 5：即使你的测试有统计学意义(统计显著性)，也要继续测试，直到测试结束。

同样，统计显著性不能告诉你什么时候可以停止测试，或者继续测试。你不应该等待一个测试变得有意义，因为它可能永远不会发生。如果你已经达到了在测试前计算出的样本量，这就意味着你的测试有足够的统计能力得出结论。

经验 6 ：一旦达到所需的样本量，停止测试。

这是一个很常见的错误。p 值为 2% 并不意味着 B 有 98% 的机会比 A 好。这个假设在数学上是错误的，因为它还取决于基准率，即你所做的测试中，有积极影响的百分比(只有上帝知道这个数字!)。这个数字反映了你的商业直觉水平。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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