AB实验中最小样本量的计算

最新推荐文章于 2025-05-19 17:46:31 发布
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分类专栏： 数据分析 文章标签： 数据分析 最小样本量 统计学 AB试验
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhenglit/article/details/106220744
本文介绍了随机对照试验中两组均值与两组率比较的样本量计算方法，适用于医学研究领域的实验设计，确保研究有足够的统计功效。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

（一）随机对照试验（两组均值）比较的样本量计算方法

（二）随机对照试验（两组率）比较的样本量计算方法

本文来自：医学论文与统计分析，摘抄用于记录。

增长黑客AB-Test系统（四）——AB-Test 最小样本量
数据森麟
08-20 1万+
作者：livan来源：数据python与算法前沿统计计算主要应用在效果评估领域。客户经过分流之后在各个试验组中产生数据，统计的作用即为查看对应组的样本量是否达到最小样本量，数据之间是否存...
ABTest样本量计算
sizhi_xht的博客
11-23 6411
显然，如果实验选取的样本很小，实验结果可信度就不高，因为很可能抽取的样本不能代表真实的水平。这样的对比在统计学上叫做两样本假设检验，即实验组和对照组为两样本，假设检验的原假设Ho：实验组和对照组无显著差异；从这个公式可以知道，在其他条件不变的情况下，如果实验两组数值差异越大或者数值的波动性越小，所需要的样本量就越小。以下将以以p1=0.3，p2=0.305，α=0.05，β=0.2为例，演示在这几个工具里计算样本量的方法。实际A/B测试中，我们关注的较多的一类是比例类的数值，如点击率、转化率、留存率等。
ABtest原理及流程（详细拆解）
最新发布
2301_80556671的博客
05-19 1780
OK了，有关abtest的解释大概就是这么多，在我看来吧，数据的作用绝大部分是用作决策支持，或者突发事件预警，而abtest的作用就是在不确定的环境下，提供了一种可控、可量化的优化路径。
AB实验的最小样本量（功效分析）
qq_34276652的博客
09-03 4528
最小样本量（功效分析） 样本大小、显著性水平、功效、效应值，给定任意三个量，可以推算出第四个量： 效应值的计算：依赖于假设检验中使用的统计方法，如两样本均值之差除以标准差（如下），或两样本均值之差除以合并标准差，或卡方检验计算样本量 z检验样本量公式 为两样本均值之差； AB实验原假设（即两样本同质）下：（即标准差，）； 例：假设我们要通过实验分析新的产品UI对于用户时长的影响，现在要设计实验来验证假设，根据过去的经验我们知道用户时长的标准差是100，并认定希望实验...
ABTest如何计算最小样本量-工具篇
Sukey666666的博客
04-25 3140
计算样本量有4个要输入的参数：①一类错误概率，②二类错误概率 （一般是取固定取值），③指标初始比例，④最小可检测效果
最小样本量计算公式
钱艇(C/C++)
01-22 2349
在这个公式中，n代表每组所需的样本量，对于A/B测试等至少包含两组的实验，总样本量将是2n。Δ为两组数值的差异，如点击率的提升幅度；最小样本量计算公式通常涉及多个参数，包括置信水平、总体比例的估计值、误差限以及总体规模等，这些参数共同决定了所需样本量的大小。综上所述，最小样本量计算公式是统计学中一个重要的工具，它能够帮助研究者确定进行实验或调查所需的最小样本量。此外，还有其他形式的样本量计算公式，如普通抽样调查、整群抽样调查、分层抽样调查和精确度抽样等，每种公式都有其特定的应用场景和参数设置。
最小样本量计算
热门推荐
张俊红的个人博客
11-23 3万+
总第179篇/张俊红这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量，而不是最大或者直接叫样本量计算呢？这是因为最小样本量这个概念主要用在抽样统计中，抽样统计为了研究某一事物的情况而从整体中抽取部分样本来进行研究，并用抽取的样本来代替整体的情况。比如要研究中学生的平均身高，你不太可能把全国的中学生身高都量一遍，然后求出一个平均值。比较简单的方法就是从全国中学生群体中抽取一部分，然...
五分钟掌握AB实验和样本量计算原理
qq_41361580的博客
02-20 1万+
AB实验简介 什么是AB实验 将测试对象随机分成A,B两组，然后比较两组之间的差异 AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。 需要满足的条件： 对照组：有其他对照组作为对比，就能真正看出来效果。而且不同组间的效果差异要足够明显，才能验证我们的判断 随机性：为了排除实验条件以外的干扰因素，我们需要确保两个组的用户是随机选取，这是为了排除
AB实验样本量确定
机器学习，大数据
01-11 1万+
文章目录1. 统计功效与关键概念2. Z检验样本量确定2.1 统计功效公式推导2.2 样本量计算公式2.3 求解样本量3. 卡方检验样本量确定3.1 求解样本量4. 简要总结Reference 在数据分析过程中，一个完整的闭环是从数据中得到洞察，根据洞察得到某种假设，通过实验检验这一假设。 AB实验实际上是在做一个假设检验，可以参考上一篇笔记【概率论】- (2)假设检验，在查资料的过程中，主要有两...
python 假设检验 样本量太大_【Python】统计科学系列之最小样本量计算
weixin_31001313的博客
02-09 1784
首页专栏python文章详情0统计科学系列之最小样本量计算张俊红发布于 35 分钟前这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量，而不是最大或者直接叫样本量计算呢？这是因为最小样本量这个概念主要用在抽样统计中，抽样统计为了研究某一事物的情况而从整体中抽取部分样本来进行研究，并用抽取的样本来代替整体的情况。比如要研究中学生的平均身高，你不太可能把全国的中学生身高都量一遍，然后求...
AB测试最小样本量
daydayup8888的博客
02-07 1668
2.将策略推全来验证策略效果是比较危险的，因此AB实验的对象是从总体当中去抽样数据，总体的分布可能会有多种形态，如正态分布、偏态分布、严重偏态分布等，总体的数据量也有多有少。4.当每次从总体中抽样数据时，计算均值会得到一个数，抽样同样的数据量，计算均值，也会得到一个数，两个数大概率不会一样，因此，当抽样多次，计算的均值就会形成一个分布。5.小标4说的是样本容量，即每个随机样本中个体的数量，用n表示，当按照样本量抽取多次的时候，才能得到正态分布，抽样的次数，叫样本量。
假设检验中两类错误及最小样本量计算
Queen0911的博客
12-18 1万+
​ 案例：   在互联网这个行业，大家会对产品、排序模型、机制策略等模块不断地进行迭代/创新，来提升整个App的用户体验。那么，怎样能够确认这些模块的迭代/创新是有效性的呢？   大部分公司都会创建一套自己的AB实验系统，通过预先设立的实验生命周期，以及实验所需达到的最小样本量，结合严谨的去异常逻辑和统计学假设检验方法，最终获得一份实验报表，来衡量本次的迭代/创新是否置信有效。   通常考察的效率指标，比方说有：用户下单时长是否降低？点击率(CTR)、 订单成交率(CVR)、独立访客数(UV)、订单数(Or
AB实验背后的秘密：样本量计算
玄魂工作室
09-07 7232
一、前言背景：ABTester实验是具有一定前瞻性，统计性，科学性的特点。用好了就实现了在大数据时代的充分利用数据分析问题，解决问题，为决策提供强有力的依据，但是有时候用户在使用ABTe...
【数据攻略】 假设检验 | 统计功效 | 最小样本量
qq_40002713的博客
08-14 6321
转载：概率论系列考点 — 统计功效 | 最小样本量 统计功效及最小样本量是假设检验的进阶知识点 也是AB实验中非常常用的两个基本概念 因此，是各大厂面试官考察应聘者对假设检验的真实掌握情况 考点举例： ▶第一类错误的定义？ ▶统计功效的定义，以及应用场景？ ▶统计功效较低的影响是什么？ ▶最小样本量计算公式是什么？ ▶计算最小样本量的业务指导意义？ 以下文章涉及相关推导，有些同学可能看着吃力些 不要担心 只要了解 假设检验 |统计功效 |最小样本量的定义...
A/B test --计算实验所需样本量
查数菇乐园
11-20 1万+
震惊 AB样本量可以这样算
假设检验-U检验、T检验、卡方检验、F检验
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
10-30 5639
一、假设检验 假设检验是根据一定的假设条件，由样本推断总体的一种方法。 假设检验的基本思想是小概率反证法思想，小概率思想认为小概率事件在一次试验中基本上不可能发生，在这个方法下，我们首先对总体作出一个假设，这个假设大概率会成立，如果在一次试验中，试验结果和原假设相背离，也就是小概率事件竟然发生了，那我们就有理由怀疑原假设的真实性，从而拒绝这一假设。 二、假设检验的四种方法 1、有关平均值参数u的假设检验 根据是否已知方差,分为两类检验：U检验和T检验。 如果已知方差，则使用U检验，如果方差未知则.
AB实验流程04- 样本量估计
11-03 676
目录 为什么要测试样本量 样本量计算公式 什么是Power 四个因素和样本量 n 的关系 实际应用 对照组和实验组样本量如何分配 估算实验组和对照组评价指标的差值δ 计算实验组和对照组的综合方差​ 为什么要测试样本量 从统计理论上来说，样本量越多，实验结果才会越准确。因为样本量越大，样本所具有的代表性才越强。但在实际业务中，样本量其实是越少越好。 但是 A/B 测试所需的时间 = 总样本量 / 每天可以得到的样本量。 从公式就能看出来，样本量越小...
字节跳动A/B实验背后的秘密：样本量计算
m0_60025795的博客
09-07 1898
背景：AB实验具有一定前瞻性，统计性，科学性的特性。用好了就实现了在大数据时代的充分利用数据分析问题，解决问题，为决策提供强有力的依据，但是有时候用户在使用AB实验时候，会出现一些痛点和疑惑。痛点：每次实验需要多少流量实验时间开多长没有概念解决问题：为了验证某一个功能特性，一个实验需要开多少流量。一个实验需要开多长时间实验运行后，用户开始进组。1天后数据统计这就能说明：短信验证码的功能有效提高注册转换率？2天后数据统计这就能说明：图片验证码的功能有效提高注册转换率？
AB实验案例
03-14
### AB测试实验案例分析报告 #### 背景介绍 AB测试是一种广泛应用于产品优化、用户体验改进以及营销策略调整中的方法。它通过对不同版本的设计方案进行对比，评估哪个版本更优。在实际操作中，AB测试遵循一系列标准化流程来确保结果的有效性和可靠性。 #### 案例概述 以下是一个典型的电商网站通过AB测试提升转化率的实际案例： 某电商平台希望提高其首页推荐商品区域的点击率。为此，团队决定实施一次AB测试，尝试两种设计方案：原版页面（Control Group）和新版页面（Treatment Group）。新设计改变了推荐商品展示的方式，并增加了个性化推荐功能。 --- #### 实验步骤详解 1. **提出假设** 原假设 \(H_0\)：新版页面不会显著影响用户的点击行为。 备择假设 \(H_a\)：新版页面能够显著增加用户的点击次数[^1]。 2. **确定实验分组** 将访问该平台的用户随机分为两组： - 控制组（Control Group）：继续使用现有页面布局； - 测试组（Treatment Group）：体验新的页面布局。 3. **计算实验样本量及试验周期** 使用 Sample Size Calculator 工具估计所需的最小样本量。假定当前平均点击率为8%，期望检测到至少2%的增长，则每组需约7,900名独立访客参与测试[^3]。考虑到每日流量情况，预计整个实验持续两周时间。 4. **上线AB测试并收集数据** 开发人员部署相应代码变更后启动实验，在此期间记录各组用户的交互行为指标，包括但不限于总浏览数、有效点击数等关键性能参数。 5. **数据分析及假设检验** 收集足够的样本之后停止实验并对所得数据执行统计学分析。采用t检验比较两个群体之间是否存在显著差异。结果显示p-value小于设定阈值(α=0.05)，因此拒绝零假设接受备选假设表明新界面确实有助于改善用户体验从而带来更高的转换效率。 6. **得出结论及建议** 经过全面考量各项因素最终确认推出全新改版作为默认选项面向全体顾客推广。此外还提出了若干后续行动计划旨在进一步挖掘潜在价值空间比如针对特定细分市场定制专属优惠活动等等. --- ```python import numpy as np from scipy import stats # 示例数据 control_group_clicks = [np.random.binomial(n=1, p=0.08) for _ in range(7900)] test_group_clicks = [np.random.binomial(n=1, p=0.10) for _ in range(7900)] # 计算均值与标准差 mean_control = np.mean(control_group_clicks) std_control = np.std(control_group_clicks) mean_test = np.mean(test_group_clicks) std_test = np.std(test_group_clicks) # t检验 t_stat, p_value = stats.ttest_ind(control_group_clicks, test_group_clicks) print(f"T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_value}") ``` 上述Python脚本展示了如何利用SciPy库来进行T检验以验证两组间是否有显著区别。 --- #### 总结 本次AB测试成功证明了引入个性化推荐机制可以有效地促进消费者购买决策过程中的积极反应。未来工作中将继续探索更多创新思路不断追求卓越成果！
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