A B测试从0到1

目录

• 基础篇：从0到1，带你建立规范的 A B测试流程

  • 03｜确定目标和假设：好的目标和假设是什么？
  • 04｜确定指标：指标这么多，到底如何来选择？
  • 05｜选取实验单位：什么样的实验单位是合适的？
  • 06 _ 选择实验样本量：样本量越多越好吗？
  • 07｜ 分析测试结果：你得到的测试结果真的靠谱吗？
  • 08 _ 案例串讲：从0开始，搭建一个规范的A_B测试框架
  • 导读 _ 科学、规范的A_B测试流程，是什么样的？

• 开篇词

  • 开篇词｜用好A_B测试，你得这么学

• 结束语

  • 加餐｜试验意识改变决策模式，推动业务增长
  • 结束语｜实践是检验真理的唯一标准
  • 结课测试题｜这些A_B测试的知识你都掌握了吗？

• 统计篇： A B测试的前提与理论基础

  • 01 _ 统计基础（上）：系统掌握指标的统计属性
  • 02｜统计基础（下）：深入理解A_B测试中的假设检验

• 进阶篇：怎么在 A B测试的实践中避坑

  • 09 ｜测试结果不显著，要怎么改善？
  • 10｜常见误区及解决方法（上）：多重检验问题和学习效应
  • 11 _ 常见误区及解决方法（下）：辛普森悖论和实验组_对照组的独立性
  • 12｜什么情况下不适合做A_B测试？
  • 13｜融会贯通：A_B测试面试必知必会（上）
  • 14｜举一反三：A_B测试面试必知必会（下）
  • 15｜用R_Shiny，教你制作一个样本量计算器