यदि ए स्पष्ट रूप से व्यक्तिगत ए/बी परीक्षणों में काफी बेहतर है, जबकि बी स्कोर कुल में बेहतर है, तो मुख्य निहितार्थ यह है कि आप उन डेटा सेट को से एकत्र नहीं कर सकते हैं। ए बेहतर है।
यदि परीक्षण हर दिन एक ही परिणाम मिलते हैं, तो आपको प्रति दिन अलग-अलग नमूना आकारों के साथ भी यह स्पष्ट परिणाम नहीं मिलेगा। तो मुझे लगता है कि यह अतिरिक्त रूप से तात्पर्य है कि कुछ बदल गया है। हालांकि, यह कुछ भी हो सकता है। हो सकता है कि आपने जो भी परीक्षण किया, वह हर दिन बदल गया (शायद कुछ बहुत सूक्ष्म तरीके से, सर्वर की गति की तरह)। या हो सकता है कि जिन लोगों का आप परीक्षण कर रहे हैं वे बदले में (शायद जनसांख्यिकीय, शायद उनके मनोदशा के मामले में)। इसका मतलब यह नहीं है कि आपका परीक्षण खराब या अमान्य है। इसका मतलब यह है कि आप कुछ ऐसा कर रहे हैं जो चल रहा है, और इससे चीजें मुश्किल हो जाती हैं।
और मैं miscalculating हो सकता है या स्थिति गलतफहमी है, लेकिन मुझे लगता है कि यह भी जरूरी सच है कि आप एक नहीं परीक्षण किया गया है और कई बार की एक ही नंबर बी। यही है, अगर सोमवार को आपने 50 बार और बी 50 बार परीक्षण किया, और मंगलवार को आपने 600 बार और बी 600 बार परीक्षण किया, और इसी तरह, और प्रत्येक दिन एक बहिष्कृत बी, तो मुझे नहीं पता कि आप कैसे प्राप्त कर सकते हैं एक कुल परिणाम जहां बी बीट्स ए है। यदि यह आपके परीक्षण सेटअप के बारे में सच है, तो यह निश्चित रूप से ऐसा लगता है जिसे आप अपने डेटा को आसान बनाने के लिए ठीक कर सकते हैं।
स्रोत
2010-01-30 00:26:58
इसी तरह का प्रश्न यहां, क्या आप अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं: http://stats.stackexchange.com/questions/226994/how-to-deal-with-unequal-proportions-in-an-ab-test/227097#227097 –