产品求职常考的AB实验，你知道原理吗？
AB实验，相信大家都经常听到。做产品，做数据，都离不开AB实验
但你真的了解AB实验吗，你做的AB实验真的靠谱吗？
2分钟，给你讲清楚AB实验的基本逻辑和前提条件
我们做AB实验的目的，是为了验证某个方法的效果
举个简单例子，有两个组，A组用了A方法，B组不用。最后发现A组的效果好于B组，那我们就认为A方法有效
这是一个经典的归因逻辑，因为两个组除了方法外，没有任何差异，那我们就有理由认为两组的差异，完全来自方法本身
这个逻辑看起来很简单，但它的成立，有四个前提条件，分别是随机、大样本、双盲、对照，这些概念是什么意思？
有了这个原则，我们就能很快判断某个实验是不是靠谱。
但你真的了解AB实验吗，你做的AB实验真的靠谱吗？
2分钟，给你讲清楚AB实验的基本逻辑和前提条件
我们做AB实验的目的，是为了验证某个方法的效果
举个简单例子，有两个组，A组用了A方法，B组不用。最后发现A组的效果好于B组，那我们就认为A方法有效
这是一个经典的归因逻辑，因为两个组除了方法外，没有任何差异，那我们就有理由认为两组的差异，完全来自方法本身
这个逻辑看起来很简单，但它的成立，有四个前提条件，分别是随机、大样本、双盲、对照，这些概念是什么意思？
- 随机：如果你用的A组是男性，B组是女性，那么即便A组和B组有差别，你也没法分辨，这个差别是来自方法的不同，还是来自性别的不同。因此我们最好是随机选择样本，让两个组在其他各种条件上，都被均匀的抹平
- 大样本：如果A组和B组各只有2个人，那么即便你发现A组效果好，你也不敢确认这是不是一次偶然。只有大样本能抹平偶然性带来的差异
- 双盲：假如AB两组是两个班级，你觉得A组用了新教学方法，效果一定好，同学们自己也这么认为，那么最终即便新教学方法没有啥效果，A组也会因为心理作用胜出
- 对照：有对比，才能看出区别，假如A组用了A方法，B组用了B方法，那两者相比，只能判断AB两个方法哪个更好，如果想知道A方法本身是否有效，还是得看用了A方法的，和没有用任何方法的组对比
有了这个原则，我们就能很快判断某个实验是不是靠谱。
给你留个思考题，某公司长期基于用户ID尾号分组做实验，比如尾号为1的在一组，尾号为2的在另一组等等，不同的实验都会从组1234里随机挑，这样是否靠谱？
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