如何确定 A/B 测试的最小可接受效应大小

在进行 A/B 测试时，通常需要确定一个最小可接受效应大小，以便判断实验结果是否具有统计学意义。最小可接受效应大小是一个预先设定的阈值，用于判断实验组的结果是否显著优于对照组。

确定最小可接受效应大小通常需要考虑以下几个因素：

业务目标：根据你的业务目标和实验的背景，确定一个实际可接受的效应大小。这个效应大小可以是一个预先定义的指标变化，例如点击率提升 1%，转化率提高 2% 等。
统计学意义：从统计学角度考虑，最小可接受效应大小应该足够大，以便在样本容量允许的情况下，能够探测到显著的差异。这通常需要进行统计功效分析，确定在给定的样本容量和显著水平下，能够检测到的最小可接受效应大小。
实验设计：最小可接受效应大小还应考虑实验的设计和可行性。如果实验样本量有限，可能需要适当提高最小可接受效应大小，以确保实验能够在合理的时间内得出结果。

需要注意的是，最小可接受效应大小是一个主观的设定，需要综合考虑业务需求、统计学要求和实验设计等因素。根据具体情况，你可以与团队成员或相关专家一起讨论并确定最小可接受效应大小。