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假设与实验
浏览“假设与实验”中的 14 篇免费思维模型文章。
A/B测试与防护机制
A/A 测试
A/A 测试是一种验证方法：测试完全相同的版本，确认你的测量系统正常工作，再信任正式实验的结果。
阅读文章主指标选择
学会选择一个关键指标来判断项目或实验是否成功，让决策更清晰、更聚焦。
阅读文章置信区间
置信区间是一种帮助你了解测量结果合理取值范围的工具，它考虑了使用样本带来的不确定性。
阅读文章护栏指标
了解护栏指标如何在实验中充当安全检查，确保你在改善一个方面时，不会给其他方面带来意外损害。
阅读文章提出假设
假设是可以检验的预测，用来说明变量之间的关系，并引导人们有条理地开展科学研究。
阅读文章护栏指标监控实践
通过跟踪关键指标，确保新改动不会对用户体验或业务目标造成意料之外的损害。
阅读文章多重比较问题
你做的检验越多，就越容易仅凭偶然得到显著结果，即使实际上并没有真实效应。
阅读文章多变量测试
同时测试多个变量，找出哪种组合能带来最佳结果的方法。
阅读文章均值回归
极端结果之后往往会出现更接近平均水平的结果，这纯粹是随机因素造成的。
阅读文章测试结果分组分析
把实验结果按有意义的特征分组，可以发现仅看平均值时可能忽略的隐藏效应。
阅读文章统计显著性与P值
一种统计方法，帮助你判断观察到的结果是真实效应还是仅仅因为随机偶然。
阅读文章偷看问题
了解为什么在实验结束前反复查看结果，可能让你得出错误结论。
阅读文章第一类错误与第二类错误
决策出错有两种方式：误报（把不存在的事物当成存在）和漏报（没发现实际存在的事物）。
阅读文章A/B 测试
通过比较两个版本，用证据而非假设来判断哪个版本表现更好的方法。
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