假设检验之双样本Z检验公式在转化率指标和数值型指标上的应用

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#abtest #数据分析

本文详细介绍了如何运用双样本Z检验公式进行转化率和数值型指标的比较。针对转化率，提供了理论公式和EXCEL计算方法，并解释了Z检验中方差采用pq的原因。在数值型指标部分，不仅给出理论和EXCEL公式，还提供了实例参考，特别是如何在Hive中计算标准差和方差。最后，文章引发关于转化率Z检验方差公式的探讨。

一、转化率指标

1.1 理论公式

1.2 EXCEL公式

对照组样本量和转化：N1，P1

实验组样本量和转化：N2，P2

z_score = (P1 - P2) / SQRT( P1*(1-P1)/N1 + P2*(1-P2)/N2 )

p_value = NORMDIST(z_score,0,1,TRUE)

95%置信 = IF(OR(p_value<0.05,p_value>0.95),"YES","NO")

二、数值型指标

2.1 理论公式

2.2 EXCEL公式

p=normdist(z,0,1,true)

z=(u1-u2)/sqrt(delta1^2/n1 + delta2^2/n2)

2.3 实例参考

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Z检验（Z Test）又叫U检验。由于实际问题中大多数随机变量服从或近似服从正态分布，U作为检验统计量与X的均值是等价的，且计算U的分位数或查相应的分布表比较方便。通过比较由样本观测值得到的U的观测值，可以判断数学期望的显著性，我们把这种利用服从标准正态分布统计量的检验方法称为U检验（U-test）。z检验是指一种常用的统计学方法，用于检验样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。z检验适用于样本数据服从正态分布的情况下，通过计算z值来判断样本均值是否显著偏离总体均值。
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