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今天跟大家聊聊AB测试中常见的一些统计学术语，很多训练营同学问策略产品经理需不需要学统计学，首先我可以给你个肯定的答复，非必须，但是了解一些常见的统计学术语以及它的概念，能够提高你的工作效率。
样本也分大样本和小样本，这两种样本并不是以样本量大小来区分的。
翻译过来就是：特别“强”的特别少，特别“弱”的也特别少，大部分都是中间水平。所以大家应该能看到这种数据分布符合很多实际业务的数据分布。
03 原假设、备择假设
AB实验中我们也经常看到一个”假设“的概念，分为原假设和备择假设。
第Ⅱ类错误是在假设检验中没有拒绝本来是错误的原假设,犯这种错误的概率用β表示,所以又称β错误或取伪错误。
他们之间有什么关系？
在假设检验中α和β一般是此消彼长的,即如果减小α错误,就会增大犯β错误的机会;若减小β错误,就会增大犯α错误的机会。而使α和β同时变小的办法只有增大样本量。但样本量不可能没有限制,否则就会使抽样调查失去意义。因此,在假设检验中通常遵循首先控制犯α错误原则。
05 显著性水平
P值被经常用于AB实验当中，用来计算核心指标diff的显著性，我们一般这么去使用：
p<0.01，称之为极具显著性
0.01<p<0.05，称之为比较具显著性
p>0.05，称之为不具显著性
其中95%置信区间的含义：若反复抽样多次，每个样本值确定一个区间，在这么多的区间中，包含 μ 的约占95%，不包含 μ 的约仅占 5%。
09 MDE
Minimum Detectable Effect (MDE) ，即最小检测效应，也称检验灵敏度。
关于最小检测灵敏度，大家可以把它理解为AB实验”检测能力“的一种表现。MDE越小代表AB实验能够检测出来的指标差异越小，相应的代表这个实验越“灵敏”。
MDE的计算公式如下：
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