AI A/B测试显著性计算器
智能计算A/B测试统计显著性，支持转化率、均值、多变量测试分析，自动推荐最优样本量和测试时长
计算器界面
交互式计算器即将上线
功能特点
- ✓ 支持转化率（A/B测试）、均值比较、多变量测试（MVT）等多种测试类型
- ✓ AI自动计算P值、置信区间、统计功效，判断结果是否显著
- ✓ 智能样本量计算器，根据预期提升幅度推荐最小样本数
- ✓ 支持贝叶斯和频率学派两种统计方法，满足不同分析需求
- ✓ 可视化结果展示，生成分布图、累积置信度曲线等专业图表
使用步骤
- 选择测试类型（转化率/均值/多变量）
- 输入对照组和实验组的样本量和转化数据
- 设置显著性水平（默认α=0.05）和统计功效（默认80%）
- 点击计算，查看显著性结果和AI优化建议
常见问题
什么是统计显著性？
统计显著性表示实验结果不太可能是随机波动造成的。通常P值小于0.05时，我们认为结果具有统计显著性，即有95%的把握认为两组之间存在真实差异。
A/B测试需要多长时间？
测试时长取决于流量大小和预期提升幅度。我们的AI样本量计算器会根据你的基线转化率和预期提升，自动推荐最小样本量和测试时长，通常需要1-4周。
贝叶斯和频率学派方法有什么区别？
频率学派给出固定的P值和置信区间，适合严格的假设检验。贝叶斯方法给出「B比A好的概率」，更直观易懂，适合快速决策。两种方法在大样本下结论趋于一致。
如何处理多变量测试？
多变量测试（MVT）同时测试多个变量的组合。我们的工具支持全因子和部分因子设计，自动计算各变量的主效应和交互效应，帮你找到最优组合方案。
结果不显著怎么办？
如果结果不显著，AI会分析可能原因：样本量不足、测试时间过短、效果量太小等。建议增加样本量或调整实验设计，工具会自动重新计算所需资源。