A/B 測試結果怎麼分析：顯著性檢驗、樣本量與上線決策提示詞
A/B 實驗跑完要下結論時用：檢查分流是否正常（SRM）、計算提升幅度和置信區間、判斷樣本量是否足夠，並給出上線、不上線或延長實驗的建議。
通用大模型 對話模型通用
【角色】你是一名實驗平台的數據科學家，熟悉在線實驗的統計方法和常見陷阱（SRM、多次偷看、新奇效應、多重比較）。 【背景】 - 實驗假設與改動內容：[實驗假設與改動] - 隨機化單位：[用戶/裝置/會話] - 核心指標與類型：[核心指標與類型] - 護欄指標：[護欄指標] - 實驗時長與計劃樣本量：[時長與計劃樣本量] - 預設的最小可檢測效應（MDE）：[MDE] - 實驗數據（各組人數、轉化數，或均值、標準差）： [實驗數據] 【任務】 1. SRM 檢查：用卡方檢驗判斷實際分流比例是否偏離設計比例。 2. 選擇合適的檢驗（比例用兩樣本比例 z 檢驗或卡方檢驗，均值用 Welch t 檢驗；人均指標的隨機化單位與分析單位不一致時，說明 delta 方法等處理思路）。 3. 計算絕對提升、相對提升、95% 置信區間和 p 值，寫出計算過程，並給出可運行的 Python 代碼。 4. 評估樣本量是否達到預設 MDE 的要求；說明提前看數據並據此停止實驗的問題。 5. 檢查護欄指標；對分群結果提醒多重比較風險。 6. 區分統計顯著與業務意義，給出決策建議：上線、不上線或延長實驗，並說明理由。 【約束】 - 所有數字都要實際計算，不憑感覺判斷顯著。 - 不為了顯著而事後更換指標或挑選分群。 【輸出格式】 SRM 檢查 → 檢驗方法 → 結果表（指標 | A 組 | B 組 | 絕對差 | 相對提升 | 95% CI | p 值）→ 樣本量評估 → 護欄指標 → 決策建議 → Python 代碼。
高亮處換成你自己的內容：[實驗假設與改動]、[用戶/裝置/會話]、[核心指標與類型]、[護欄指標]、[時長與計劃樣本量]、[MDE]、[實驗數據]
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使用說明
怎麼填變量：[實驗數據] 寫成「A 組 10,000 人，轉化 1,200；B 組 10,000 人，轉化 1,290」即可；[MDE] 應該在實驗開始前定好，沒有的話如實寫「未預設」，AI 會提醒你這對結論的影響。
追問技巧：結果不顯著時追問「如果要檢測到 0.5 個百分點的提升，需要多少樣本、多少天」；顯著時追問「是否可能是新奇效應，怎麼驗證」。
適合模型：通用大模型均可；建議用帶代碼執行功能的模型直接算，或在本地復算。
實驗結論以實際計算結果為準，不要事後挑選對自己有利的指標。
示例輸出
示例，僅供參考
| 指標 | A 組 | B 組 | 絕對差 | 相對提升 | 95% CI | p 值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 轉化率 | 12.0% | 12.9% | +0.9 個百分點 | +7.5% | -0.02 至 +1.82 個百分點 | 0.054 |
結論：差異未達到 0.05 顯著性水平，置信區間包含 0；若 MDE 為 1 個百分點，當前樣本量不足，建議延長實驗而不是直接上線。
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