确定正确的样本量可能很棘手

[hoxesi8100@]

3. 开始收集您的数据。
确定要测试的内容后，就可以开始收集数据了。由于此测试的目的是确定哪个主题行在未来的广告活动中表现更好，因此您需要选择合适的样本量。

对于电子邮件，这可能意味着将您的列表分成随机样本组并向每个组发送不同的主题行变体。

例如，如果您正在测试两个主题行，请均匀且随机地划分您的列表，以确保两组具有可比性。

，因为每次测试的样本量都不同。一个好的经验法则是，每次变化的预期值应大于 5。

这有助于确保您的结果在统计上有效。（我将在下文介绍如何计算预期值。）

4. 计算卡方结果。
在研究如何分析我们的电子邮件测试结果时，我发 秘鲁手机号码数据 现虽然有几种可用的统计测试，但卡方检验特别适合像我们这样的 A/B 测试场景。

这对我们的电子邮件测试场景来说非常有意义。卡方检验用于离散数据，这意味着结果属于不同的类别。

在我们的案例中，电子邮件收件人要么打开电子邮件，要么不打开它——没有中间立场。

我需要理解的一个关键概念是置信水平（也称为测试的alpha）。95% 的置信水平是标准的，这意味着观察到的关系由随机因素引起的概率只有 5%（alpha = 0.05）。

例如：“结果具有统计学意义，置信度为 95%”表示 alpha 为 0.05，即结果出现错误的概率为 1/20。

我的研究表明，为了清晰起见，将数据组织成简单的图表是最好的开始方式。

因为我正在测试两个变体（主题行 A 和主题行 B）和两个结果（已打开、未打开），所以我可以使用2x2 图式。