在二项分布中，有一个从实践中总结出的经验公式：min(np,n(1-p)) >= 5。其中，n 为样本大小，p 为概率的平均值。
来自：01 | 统计基础（上）：系统掌握指标的统计属性
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与此相反的是，当我们在 A/B 测试中观测到“实验组和对照组指标不同”的概率（P 值）很大，比如 70%，那么在零假设成立时，我们观测到这个事件还是很有可能的。所以这个时候我们接受零假设，拒绝备择假设，即两组指标是相同的。
来自：02｜统计基础（下）：深入理解A/B测试中的假设检验
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你看，从公式就能看出来，样本量越小，意味着实验所进行的时间越短。在实际业务场景中，时间往往是最宝贵的资源，毕竟，快速迭代贵在一个“快”字。
来自：06 | 选择实验样本量：样本量越多越好吗？
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A/B 测试的难点就在于，如果你只有理论基础而没有实践经验，那么实践过程由于业务场景千变万化，可能就会有各种各样潜在的陷阱在等着你。
来自：开篇词｜用好A/B测试，你得这么学
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用 A/B 测试来检测连续的、永久的变化时（比如增加产品功能），可以选用长期效果的指标。
来自：03｜确定目标和假设：好的目标和假设是什么？
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讲师
张博伟
FLAG 资深数据科学家
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