大可能看到同样的结果差异？”

[hoxesi8100@]

样本量太小。如果没有足够的数据，结果就不可靠或不可行。
您需要立即获得结果。如果决策紧迫，测试可能不是最佳方法。
变化很小。测试小的调整，比如将按钮移动几个像素，通常需要大量的样本才能显示有意义的结果。
实施成本超过潜在收益。如果实施成功版本所需的资源超过预期收益，则测试不值得。
测试优先级矩阵
当您同时考虑多个测试想法时，我建议使用优先级矩阵来关注影响重大的机会。

高优先级测试：

高流量页面。这些页面提供最大的样本量和最快的重要性路径。
主要转化点。测试注册表单或结账流程等直接影响收入的领域。
创收要素。标题、行动呼吁或优惠，推动购买或订阅。
客户获取接触点。影响潜在客户生成的电子邮件主题行、广告或登录页面。
低优先级测试：

流量较低的页面。这些页面需要更长时间才能产生可​​操作的结果。
次要的设计元素。小的风格变化通常不足以引起足够的关注，从而值得进行测试。
非盈利页面。没有直接链接到转化的页面或博客可能不需要进行广泛的测试。
次要指标。测试诸如页面停留时间之类的虚荣指标可能与业务目标不一致。
这个框架确保你将精力集中在最重要的事情上。

如何确定统计显著性，矩阵确定测试优先级

但这引出了我的下一个大问题：一旦你决定 秘鲁手机号码数据 进行测试，你实际上如何确定统计显著性？

值得庆幸的是，虽然数学听起来很吓人，但有一些简单的工具和方法可以得到准确的答案。让我们一步一步来。

如何计算和确定统计显著性
决定您想要测试什么。
确定你的假设。
开始收集您的数据。
计算卡方结果。
计算您的预期值。
看看结果与你的预期有何不同。
找出你的总数。
解释您的结果。
确定统计意义。
向您的团队报告统计意义。
1. 决定您想要测试的内容。
第一步是确定您想要测试的内容。这可能是。