如何从假设检验的角度去理解AB testing

说白了A就是对照组(control)，B就是实验组(test)。

我们想要比较A组和B组某个指标是否相同，对于网站来说，可以是转化率、点击率、流量等等。

一般是经过一段时间，积累了一定数量的样本，我们就可以有足够的样本进行假设检验了。

从假设检验的角度来说，零假设$H_0: S_A = S_B$，对立假设$H_1:S_A\neq S_B$，或者单侧的对立假设。

这个想法和生统里的case-control study是一个道理，比如A组的病人吃得是安慰糖，B组的病人吃得是降压药，然后对比A，B两组人的血压的均值，也就是可以用T Test来做假设检验。

AB Test包含的内容比单纯的假设检验更广。因为AB Test涉及到很多实验设计的部分。

Ho: 我觉得用（某特定修改，比如颜色，文意）对于网页的（某种特质，比如点击率）没什么用

H1: 我觉得有用