项 和 的结果的值将测试统计数据视为另一个 可能更容易。如果我们的测试 接近于零，那么我们没有太多证据表明这两个选项真的有那么大的不同。 然而，我们的 离零越远，我们就越有证据表明这两个选项的表现并不相同。 我们新的 结合了我们测试选项平均值的不同，并结合了我们测试结果的可变性。测试统计数据看起来像这样： 图表 的平均值 的平均值 的方差 的方差 因此，例如，假设我有两杯咖啡，我想知道哪一杯更热以及热了多少。首先，我会测量每杯咖啡的温度。

接下来我会看看哪个温度最

高最后我将从高温咖啡中减去低温咖啡以获得温度差异。明显而且超级简单。 现在，假设您想问， 我镇上哪个地方的咖啡更热，是麦当劳还是星巴克？ 好吧，每个地方都制作了很多杯咖啡，所以我将不得不比较一系列咖啡。任何时候我们必须测 阿拉伯联合酋长国手机号码列表 量和比较事物的集合时，我们都需要使用我们的测试统计数据。 每家餐厅的咖啡温度变化越大，我们就越会权衡观察到的差异以解释我们的不确定性。 因此，即使我们在顶部有相当大的差异，如果我们在底部有很多可变性。

我们的测试统计数据仍将

接近于零因此数据的可变性越大，我们需要观察到的差异就越大，才能在测试 上获得高分。 请记住，高测试 更多证据表明任何差异并非偶然。 购买前总是样品 好的，现在我们已经解决了这个问题，我们可以花一些时间进行采样，这样我们就可以对神秘的 值有所了解。 为了说明起见，假设我们正在尝试推广一个专门研究 分析和转换优化的会议。由于只有至少有一定数量的与会者，我们的会议才会成功，因此我们希望激励用户尽早购买门票过去我们使 DW 引线 用 作为我们的早鸟促销。