χ2=5+5+1.25+1.25=12.5\chi^2 = 5 + 5 + 1.25 + 1.25 = 12.5χ2=5+5+1.25+1.25=12.5

将您的卡方值与分布表进行比较。

为了确定结果是否具有统计显着性，我将卡方值 (12.5) 与卡方分布表中的临界值进行比较，基于：

自由度 (df)：由 (行数 −1)×(列数 −1)(行数\ - 1) \times (列数\ - 1)(数行数-1)×(列数-1)。对于 2x2 表，df=1df = 1df=1。 Alpha (α\alphaα)：测试的置信度。当 alpha 为 0.05（95% 置信度）时，df=1df = 1df=1 的临界值为 3.84。

在这种情况下：

卡方值 = 12.5 临界值 = 3.84

自 12.5 3.8412.5 3.8412.5 3.84 起，结果具有统计显着性。这表明主题行和打开率之间存在关系。

如果卡方值较低......

例如，如果 Chi-Square 值为 0.95（与原始场景相同），它将小于 3.84，这意味着结果不具有统计显着性。这表明主题行和打开率之间没有有意义的关系。

8. 解释你的结果。

当我深入研究统计测试时，我了解到正确解释结果与运行测试本身同样重要。通过研究，我发现了一种评估测试结果的系统方法。

强劲的结果（立即行动）

当满足以下关键标准时，结果被认为是强大且可行的：

95%+ 置信度。结果具有统计显着性，偶然风险极小。 各细分市场的结果一致。在不同的用户组或人口统计中，性能保持稳定。 一个明显的赢家出现了。一个版本始终优于另一个版本。 符合业务逻辑。结果符合预期或合理的业务假设。

当结果满足这些标准时，最佳实践是迅速采取行动：实施获胜的变体，记录有效的内容，并计划后续测试以进一步优化。

结果不佳（需要更多数据）

另一方面，当结果显示出以下特征时，通常会被认为是薄弱或不确定的：

置信度低于 95%。结果未达到统计显着性阈值。 各细分市场不一致。一种版本对某些群体表现良好，但对其他群体表现不佳。 没有明显的赢家。两种变体都表现出相似的性能，没有显着差异。 与之前的测试相矛盾。结果与过去的实验不同，但没有明确的解释。

在这些情况下，建议的方法是通过使用更大的样本量重新测试或延长测试持续时间来收集更多数据。

后续步骤决策树

我的研究揭示了一个实用的决策框架，用于确定口译后的后续步骤g结果。

如果结果显着：

实施获胜版本。推出性能更好的变体。 记录学习内容。记录哪些方法有效以及为什么有效，以供将来参考。 计划后续测试。通过测试相关元素（例如，如果主题行表现良好，则测试标题），以取得成功。 扩展到类似的区域。将见解应用于其他活动或渠道。

如果结果不显着：

继续使用当前版本。坚持现有的设计或内容。 计划更大的样本测试。与更多的受众一起重新审视测试，以验证结果。 测试更大的改变。尝试更戏剧性的变化，以增加产生可衡量影响的可能性。 关注其他机会。将资源重定向到更高优先级的测试或计划。

这种系统方法可确保每次测试，无论是否重要，都能为优化过程提供宝贵的见解。

9. 确定统计显着性未婚夫。

通过我的研究，我发现确定统计显着性取决于理解如何解释卡方值。这是我学到的东西。

决定统计显着性的两个关键因素：

自由度 (df)。这是根据测试中的类别数量计算的。对于 2x2 表，df=1。 临界值。这是由置信水平决定的（例如，95% 置信度的 alpha 为 0.05）。

比较值：

该过程非常简单：将计算出的卡方值与卡方分布表中的临界值进行比较。例如，当 df=1 且置信度为 95% 时，临界值为 3.84。

数字告诉您什么：

如果您的卡方值大于或等于临界值，则您的结果具有统计显着性。这表明观察到的差异是真实的，而不是随机的。 如果您的卡方值小于如果是临界值，则您的结果在统计上不显着，表明观察到的差异可能是由于随机机会造成的。

如果结果不显着会发生什么？通过调查，我了解到不显着的结果并不一定是失败——它们很常见，并且提供了有价值的见解。以下是我对处理此类情况的发现。

查看测试设置：

样本量是否足够？ 这些变化足够明显吗？ 测试运行的时间是否足够长？

做出没有重大结果的决策：

当结果不显着时，有几种有效的前进路径。

使用更大的样本量运行另一个测试。 测试可能显示更明显差异的更显着的变化。 使用数据作为未来实验的基线。 10. 向您的团队报告统计显着性。

运行实验后，必须将结果传达给您的团队，以便每个人都能理解调查结果并就后续步骤达成一致。

使用电子邮件主题行示例，以下是我进行报告的方法。

如果结果不显着：我会通知我的团队，测试结果表明两个主题行之间没有统计显着差异。这意味着主题行的选择不太可能影响未来活动的打开率。我们可以使用更大的样本量重新测试，或者继续使用任一主题行。 如果结果显着：我会解释说主题行 A 的表现明显优于主题行 B，统计显着性为 95%。基于此结果，我们应该在即将进行的营销活动中使用主题行 A，以最大限度地提高打开率。

当您报告您的发现时，以下是一些最佳实践。

使用清晰的视觉效果：包括一个汇总表或图表，用于比较观察值和预期值以及计算的卡方值。 解释其含义：超越数字来分类确定结果将如何为未来的决策提供信息。 提出后续步骤：无论是实施获胜的变体还是计划后续测试，确保您的团队知道该做什么。

通过以清晰且可行的方式呈现结果，您可以帮助您的团队自信地做出数据驱动的决策。

从简单的测试到统计之旅：我对数据驱动营销的了解

一开始只是想测试两封电子邮件主题，这让我走上了一条进入统计显着性世界的迷人道路。

虽然我最初的本能是划分受众并比较结果，但我发现做出真正的数据驱动决策需要更细致的方法。

三个关键见解改变了我对 A/B 测试的看法：

首先，样本量比我最初想象的更重要。看似足够多的受众（甚至 5,000 名订阅者！）实际上可能不会为您提供可靠的结果，尤其是当您正在寻找规模较小但规模较大的受众时。性能上存在显着差异。

其次，统计显着性不仅仅是一个数学障碍，它还是一个实用工具，有助于防止代价高昂的错误。如果没有它，我们就有可能基于巧合而不是真正的改进来扩展策略。

最后，我了解到“失败”的测试根本不是真正的失败。即使结果在统计上不显着，它们也提供了有价值的见解，有助于塑造未来的实验，并防止我们将资源浪费在不起任何作用的最小改变上。

这段旅程让我对统计严谨性在营销决策中的作用有了新的认识。

虽然数学乍一看可能令人生畏，但理解这些概念就可以区分猜测和了解，以及希望我们的营销有效和相信它有效之间的区别。

编者注：本文最初发布于 2013 年 4 月，为了全面性已进行了更新。