他因素都可能发挥作用例如来自

何时使用最明显的候选者是对比测试但它们远不是唯一的。您还可以测试细分例如自然搜索与付费搜索的访问次数或时间段例如年月和年月之间的统计显着差异。但值得注意的是这种相关性并不意味着因果关系。当我们运行拆分测试时我们知道我们可以将结果中的任何更改归因于使页面不同的元素毕竟要特别注意确保页面在其他方面完全相同。

如果您要比较来自有机搜索和付费搜索的访问者等群体则任 荷兰数据 何其有机搜索的夜间访问量可能很大并且过夜访问者的转化率相当高。显着性检验可以帮助确定变化是否有原因但无法判断原因是什么。如何测试转化率跳出率和退出率的变化当我们查看指标时我们实际上是在查看二元变量的平均值有人要么完成了目标行动要么没有完成。如果我们有个人的样本转化率为我们实际上会看到这样的表格我们需要这张表以及平均值来计算标准差这是统计显着性的关键组成部分。



然而表中的每个值要么是零要么是一这一事实让我们变得更容易我们可以通过使用测试置信计算器并从了解平均值开始避免复制大量数字列表和尺寸样品。这是的一个工具。重要该工具在计算时仅考虑概率分布的一侧。要使用两侧并将结果转换为两侧显着性您需要将距离的距离加倍例如单侧变为双面。尽管描述中写着测试有效性工具但它也可用于任何其他指标比较只需用跳出率或退出率替换转化即可。