下面，我們就來講講AB實(shí)驗(yàn)的注意事項(xiàng)。

1、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)：

這種情況通常出現(xiàn)在社交網(wǎng)絡(luò)，以及共享經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景（如滴滴）。舉個(gè)例子：如果微信改動(dòng)了某一個(gè)功能，這個(gè)功能讓實(shí)驗(yàn)組用戶更加活躍。但是相應(yīng)的，實(shí)驗(yàn)組的用戶的好友沒有分配到實(shí)驗(yàn)組，而是對(duì)照組。但是，實(shí)驗(yàn)組用戶更活躍（比如更頻繁的發(fā)朋友圈），作為對(duì)照組的我們也就會(huì)經(jīng)常去刷朋友圈，那相應(yīng)的，對(duì)照組用戶也受到了實(shí)驗(yàn)組用戶的影響。本質(zhì)上，對(duì)照組用戶也就收到了新的功能的影響，那么AB實(shí)驗(yàn)就不再能很好的檢測(cè)出相應(yīng)的效果。

解決辦法：從地理上區(qū)隔用戶，這種情況適合滴滴這種能夠從地理上區(qū)隔的產(chǎn)品，比如北京是實(shí)驗(yàn)組，上海是對(duì)照組，只要兩個(gè)城市樣本量相近即可?；蛘邚挠脩羯现苯訁^(qū)隔，比如我們剛剛舉的例子，我們按照用戶的親密關(guān)系區(qū)分為不同的分層，按照用戶分層來做實(shí)驗(yàn)即可。但是這種方案比較復(fù)雜，建議能夠從地理上區(qū)隔，就從地理上區(qū)隔。

2、學(xué)習(xí)效應(yīng)：

這種情況就類似，產(chǎn)品做了一個(gè)醒目的改版，比如將某個(gè)按鈕顏色從暗色調(diào)成亮色。那相應(yīng)的，很多用戶剛剛看到，會(huì)有個(gè)新奇心里，去點(diǎn)擊該按鈕，導(dǎo)致按鈕點(diǎn)擊率在一段時(shí)間內(nèi)上漲，但是長時(shí)間來看，點(diǎn)擊率可能又會(huì)恢復(fù)到原有水平。反之，如果我們將亮色調(diào)成暗色，也有可能短時(shí)間內(nèi)點(diǎn)擊率下降，長時(shí)間內(nèi)又恢復(fù)到原有水平。這就是學(xué)習(xí)效應(yīng)。

解決辦法：一個(gè)是拉長周期來看，我們不要一開始就去觀察該指標(biāo)，而是在一段時(shí)間后再去觀察指標(biāo)。通過剛剛的描述大家也知道，新奇效應(yīng)會(huì)隨著時(shí)間推移而消失。另一種辦法是只看新用戶，因?yàn)樾掠脩舨粫?huì)有學(xué)習(xí)效應(yīng)這個(gè)問題，畢竟新用戶并不知道老版本是什么樣子的。

3、多重檢驗(yàn)問題：

這個(gè)很好理解，就是如果我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中，不斷的檢驗(yàn)指標(biāo)是否有差異，會(huì)造成我們的結(jié)果不可信。也就是說，多次檢驗(yàn)同一實(shí)驗(yàn)導(dǎo)致第一類錯(cuò)誤概率上漲；同時(shí)檢驗(yàn)多個(gè)分組導(dǎo)致第一類錯(cuò)誤概率上漲。

舉個(gè)例子：

出現(xiàn)第一類錯(cuò)誤概率：P(A)=5%

檢驗(yàn)了20遍：P(至少出現(xiàn)一次第一類錯(cuò)誤) 

                      =1-P(20次完全沒有第一類錯(cuò)誤)

                      =1- (1?5%) ^20

                      =64%

也就是說，當(dāng)我們不斷的去檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)效果時(shí)，第一類錯(cuò)誤的概率會(huì)直線上漲。所以我們?cè)趯?shí)驗(yàn)結(jié)束前，不要多次去觀察指標(biāo)，更不要觀察指標(biāo)有差異后，直接停止實(shí)驗(yàn)并下結(jié)論說該實(shí)驗(yàn)有效。

針對(duì)這些問題，有很多時(shí)候，面試官在問問題時(shí)，會(huì)設(shè)下一些坑，我們來舉兩個(gè)例子。

例1：滴滴準(zhǔn)備升級(jí)司機(jī)端的一個(gè)功能，該如何校驗(yàn)功能效果？

考點(diǎn)1：常見的AB測(cè)試流程設(shè)計(jì)

考點(diǎn)2：網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)

解法：

針對(duì)考點(diǎn)1：AB測(cè)試的流程是 確定目標(biāo) --> 確定實(shí)驗(yàn)單位 --> 確定最小樣本量 --> 確認(rèn)流量分割方案 --> 實(shí)驗(yàn)上線 --> 規(guī)則校驗(yàn) --> 數(shù)據(jù)收集 --> 效果檢驗(yàn)

針對(duì)考點(diǎn)2：實(shí)驗(yàn)分桶，以兩個(gè)量級(jí)相近城市分割，避免網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的相互影響

例2：某app，用戶活躍周期是14天，這時(shí)，上線了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，計(jì)劃跑20天在看效果，結(jié)果有位新同學(xué)，在10天時(shí)做了統(tǒng)計(jì)推斷，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)已經(jīng)有了顯著差異，認(rèn)為可以停止實(shí)驗(yàn)，這樣做對(duì)嗎？

考點(diǎn)1：實(shí)驗(yàn)周期應(yīng)該跨越一個(gè)活躍周期

考點(diǎn)2：多重檢驗(yàn)問題

解法：

由于AB測(cè)試的實(shí)驗(yàn)周期盡量跨越一個(gè)用戶活躍周期，且在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)再做統(tǒng)計(jì)推斷，所以該做法不對(duì)，建議跑慢20天再看數(shù)據(jù)效果