怎么挑
大多数 A/B 测试死于样本不足和多重比较。用 AI 帮你写清晰的实验假设、计算所需样本量、设计对照组，并正确解读显著性。
挑选要点
- 假设先行：每个实验只验证一个变量，把「换个按钮颜色」写成可证伪的假设
- 样本量计算：根据基线转化率和最小可检测差异算周期，避免看到 3 天数据就下结论
- 结果解读：显著性不等于业务意义，结合绝对提升与实施成本做决策
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从假设提出到结果解读，别再拿三天的数据宣布实验「赢了」
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