A/B 测试计算器
A/B 测试把流量随机分成两组，各自看到不同版本，再比较转化率。差异是真实存在还是随机波动？双样本比例 z 检验给出统计答案：p 值小于 0.05 才能说新版本显著胜出，否则「提升」可能只是运气。
什么是A/B 测试计算器？
z 统计量 = (p1−p2)/SE，其中 SE 是合并方差下两组转化率之差的标准误，衡量差异相当于几个标准差。
p 值是「假设两版本真实无差异时，看到当前或更大差异」的概率，双尾检验对应「谁更好都算」。
相对提升 = (p2−p1)/p1，业务汇报常用；但显著性只看 z 与 p 值，两者缺一不可。
z = (p1−p2)/√( p̄(1−p̄)(1/n1+1/n2) )，p̄ 为两组合并转化率；p 值由标准正态分布给出
示例：对照组 1000 人 120 转化（12%），实验组 1000 人 100 转化（10%）？反过来实验组 120。取 p1=12%、p2=10%、n=1000：z≈1.43，双尾 p≈0.15 > 0.05，差异不显著——12% 对 10% 在千样本下仍可能是噪声。
如何使用A/B 测试计算器
- 1
输入对照组访客数与转化数。
- 2
输入实验组访客数与转化数。
- 3
读取 z 值与双尾 p 值。
- 4
按 p<0.05 判定显著性，并查看相对提升率。
计算示例
例 1不显著的提升
A 组 12%、B 组 12.4%、各 1000 人：z≈0.27、p≈0.79，完全随机。别急着全量上线，继续积累样本。
例 2高显著的小提升
A 组 5%、B 组 6.2%、各 5000 人：z≈2.1、p≈0.036，显著。大样本让 1.2 个百分点的提升也能被可靠识别。
注意事项
显著性≠重要性：大流量下 0.1 个百分点的差异也可能显著，决策还要看业务价值。
样本量太小（每组转化事件 < 20）时 z 检验近似失真，应延长实验或改用精确检验。
peeking（未到预设周期就反复查看并提前停止）会显著抬高假阳性率，p 值只在预设样本量下成立。
两组必须随机分流且互不污染；若流量结构不同（新老客比例等），检验结果会带偏。
常见问题
参考资料
凯文内容作者Calcton 数学编辑组 口径审核Calcton 编辑组 交叉审核· 内容更新于 2026-06-05
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Calcton 数学编辑组：标准教科书（高中至大学低年级）与常用数学手册的公式口径。
引用本页
GB/T 7714 格式
Calcton. A/B 测试计算器[EB/OL]. https://www.calcton.com/ab-test, 2026-06-05.
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参考来源与更新说明
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最后更新：2026-06-05。
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