试之前设置显着性水平通常为 或 您可以判断测试的 值显着性水是否低于阈值 值。如果在零假设下结果不太可能 比如 值为 那么你可以安全地声明 的转化率与 的转化率不同。 无辜直到被证明有罪 您可以将使用常客统计数据与美国审判的过程进行比较。 图片来源 图片来源 审判中的零假设声明被告是无辜的。这是审判的起点：被告在被毫无合理怀疑地证明有罪之前是无罪的。因此，备选假设表明被告有罪。检察官有责任通过出示定罪证据来证明被告根本不是无辜的。 屏幕截图 然后判断这个证据。
陪审团问自己一个问题
如果被告实际上是无辜的，那么数据是否有可能发生变化？换句话说，零假设仍然成立吗？ 如果数据很可能是在原假设为真的假设下发生的，那么我们将无法拒绝原假设，并声明证据不足以表明被告有罪。 如果数据很可能已经发生，那么证据就会对 土耳其手机号码清单 原假设提出超过合理的怀疑，因此我们拒绝原假设。 总之 检验仅告诉您基于 和 表现完全相同的假设得出的结果有多令人惊讶。我不了解你，但这让我很困惑显然我不是唯一的人最近的一项研究表明超过 的人完全误解了常客统计数据。
除了困惑之外我实际上对
我发现这些结果的可能性有多大 不感兴趣。 我只想知道变体 是否比 更好。使用频率统计来评估 测试根本不能反映潜在的业务问题。 赢家还是无赢家？这就是问题所在 使用常客统计的另一个挑战是您面临二元结果：您要么有赢家，要么没有。换句话说，您可以拒绝原假设，也可以拒绝原假设。而且没有讨论的余地。 如果您查看下面的这个测试结果，您会得出结论，没有赢家，不能实施。 值不够低，无法拒绝变体具有相同转化率的原假设然而我 阿联酋手机号码 们看到很多客户发生的情况是这实际上会被。
