ABTest样本量计算

A/B 测试一般是比较实验组和对照组在某些指标上是否存在差异，当然更多时候是看实验组相比对照组某个指标表现是否更好。

这样的对比在统计学上叫做两样本假设检验，即实验组和对照组为两样本，假设检验的原假设Ho：实验组和对照组无显著差异；备择假设H1：实验组和对照组存在显著差异。

显然，如果实验选取的样本很小，实验结果可信度就不高，因为很可能抽取的样本不能代表真实的水平。而在实际中，因为各种成本的考量，实验样本量也不可能无限大。那么，一般至少需要多少样本才能得到可信的结论呢？

实验所需样本量的一般公式

统计学里有最小样本量计算的公式，公式如下：

样本量计算公式

其中n是每组所需样本量，因为A/B测试一般至少2组，所以实验所需样本量为2n；α和β分别称为第一类错误概率和第二类错误概率，一般分别取0.05和0.2；Z为正态分布的分位数函数；Δ为两组数值的差异，如点击率1%到1.5%，那么Δ就是0.5%；σ为标准差，是数值波动性的衡量，σ越大表示数值波动越厉害。

从这个公式可以知道，在其他条件不变的情况下，如果实验两组数值差异越大或者数值的波动性越小，所需要的样本量就越小。

比例类数值所需样本量的计算

实际A/B测试中，我们关注的较多的一类是比例类的数值，如点击率、转化率、留存率等。