样本量

«结论先行：A/B 实验最贵的成本不是算 p 值，而是「攒样本的等待时间」。CUPED（Controlled-experiments Using Pre-existing Data）用一个实验前就存在的协变量 X 去「吸收」指标 Y 里与处

背景 我在做推荐排序策略的指标体系，核心验证手段是 A/B 实验。团队内部对 MDE（Minimum Detectable Effect，最小可检测效应）的设定方式有分歧： - 派 A（绝对值）：转化率提升 0.5pp 就算显著，不管基线是

一、现象与背景 过去一年我接手了一个增长团队的数据分析，接手后发现一个反复上演的场景：实验开了第 3 天，数据同学跑了一下 p 值，0.03，「显著了！」，产品立刻全量上线，实验关停。一周后复盘，转化率其实回落到基线以下，但已经全量了，回不