如何計算幾個目標轉換率的統計顯着性？

我正在爲自己的使用製作一個python/django分割測試或一個/ b測試庫。但是我不知道如何計算我的測試是否具有統計學意義。我沒有統計知識，所以我無法理解大多數維基百科文章或關於此主題的網頁，所以我正在尋求來自我的同行程序員的幫助。如何計算幾個目標轉換率的統計顯着性？

我有一個簡單的4個選項的實驗，我有一些用戶使用它的數據。每個用戶都在4個選項中的一個（爲了爭論，我們可以調用控件上的第一個選項）。每個用戶都是成功或失敗的，所以我知道每個選項的轉換率。我如何確定我的測試是否具有統計顯着性，或者它是否都是隨機的。

本質上我的輸入將是[ (a_yes, a_total), (b_yes, b_total), (c_yes, c_total), (d_yes, d_total)]，並且很容易計算出每個選項的轉換率，即使每個選項的轉換率與a相比都很好，但我如何計算它的統計顯着性，以便我可以知道這個測試告訴我什麼，或者如果我應該繼續讓它運行並收集更多的數據。

我在使用formulæ時只有2個選項（傳統的a/b測試），但我希望這個庫可以處理多個選項。甚至有可能用多個值來計算統計顯着性。

本質上，我試圖做一些類似於這個http://mixpanel.com/labs/split-test-calculator，但在Python中。獎金積分，如果有一些python庫我可以只是「點安裝...」

來源

2011-11-23 Rory

的JavaScript代碼是在頁面上。查看源顯示它。這似乎不難解釋。你還想要什麼？ –

我相信你需要的是卡方檢驗的獨立性。對於每種治療，您有一個是計數和一個沒有計數（total - yes）。該方法在其他地方被描述爲here。

SciPy的具有功能做艱苦的工作：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.chi2_contingency.html#scipy.stats.chi2_contingency

來源

2011-11-23 21:59:52

如何計算幾個目標轉換率的統計顯着性？

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