如何理解和计算统计显著性 [+示例]

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沙德拉克·万乔希
沙德拉克·万乔希
更新： 2025 年 1 月 6 日

已发布: 2013 年 4 月 10 日

最近，我正准备向我们的 5,000 名订阅者发送一封重要的漏斗底部 (BOFU) 电子邮件。我有两个主题行，但无法决定哪个效果更好。

如何确定统计显著性
自然而然地，我想到：“让我们对它们进行 A/B 测试！”然而，我们的电子邮件营销人员很快指出了一个我没有考虑到的限制：我们的 5,000 名订阅者名单规模太小，无法对主题行进行具有统计意义的 A/B 测试。

一开始，这似乎违反直觉。5,000 名订阅者真的足以 西班牙手机号码列表 在两个主题之间进行简单的测试吗？这次谈话让我陷入了统计意义的奇妙困境，以及为什么统计意义在营销决策中如此重要。

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虽然HubSpot 使数学运算变得更容易，但了解它们计算的内容以及它如何影响你的策略是非常有价值的。

下面，我将通过一个真实的例子来分解统计意义，为您提供在营销活动中做出更明智、数据驱动的决策的工具。

目录

什么是统计意义？
如何计算和确定统计显著性
为什么统计意义很重要？
如何检验统计显著性：我的快速决策框架
什么是统计意义？
在营销中，统计意义是指您的研究结果表明您正在测试的变量（如转化率和登录页面类型）之间的关系不是随机的；它们相互影响。


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为什么统计意义很重要？
统计显著性就像是数据的真实性检测器。它可以帮助您确定任何两个选项（例如您的主题行）之间的差异是真实存在的还是随机产生的。

想象一下抛硬币的过程。如果你抛硬币五次，其中四次都是正面，这是否意味着你的硬币有偏差？可能不是。

但是如果你翻转 1,000 次，其中有 800 次都是正面，那么你可能就发现了什么。

这就是统计显著性的作用：它将巧合与有意义的模式区分开来。这正是我建议我们对主题行进行 A/B 测试时我们的电子邮件专家试图解释的。

就像抛硬币的例子一样，她指出，看似有意义的差异——比如说，打开率有 2% 的差距——但可能无法说明全部情况。

统计显著性作用的引述

在做出可能影响整个电子邮件策略的决策之前，我们需要了解统计意义。

然后她向我介绍了她的测试过程：

A 组将收到主题行 A，而 B 组将收到主题行 B。
她会跟踪两组的打开率，比较结果，然后宣布获胜者。
“看起来很简单，对吧？”她问道。然后她透露了其中的棘手之处。

她向我展示了一个场景：假设 A 组的打开率为 25%，B 组的打开率为 27%。乍一看，主题行 B 似乎表现更好。但我们能相信这个结果吗？

如果差异仅仅是由于随机机会造成的，而不是因为主题行 B 确实更好，那该怎么办？

这个问题让我走上了一条有趣的道路，去理解为什么统计意义在营销决策中如此重要。以下是我发现的：

统计显著性为何如此重要
样本量影响可靠性：我最初认为 5,000 名订阅者就足够了，但这个想法是错误的。当将订阅者平均分成两组时，每条主题只会在 2,500 人身上进行测试。平均打开率为 20%，我们只能看到每组大约 500 次打开。我了解到，当试图检测像 2% 的差距这样的小差异时，这个数字并不大。样本越小，随机变异性扭曲结果的可能性就越大。