A/B 测试样本量计算器

两比例检验的常用公式：每组 n =（z_α/2 + z_β）² × [p₁(1−p₁) + p₂(1−p₂)] ÷ (p₂−p₁)²，其中 p₁ 为基线转化率，p₂ = p₁ ×（1 + MDE），z_α/2 由显著性水平决定（双侧 5% 对应 1.96），z_β 由功效决定（80% 功效对应 0.84）。

MDE 是「值得检测的最小差异」。业务上不足以行动的小提升，测出来也没有意义；但 MDE 每缩小一半，所需样本量约翻两番。常见做法是取历史改动的典型效果量，再留出流量能支撑的余量。

样本量不足的实验等于抛硬币：即便改动真的有效，也可能因为随机波动看不出来（第二类错误）；而边跑边看、显著就停，会大幅放大假阳性率。先算样本量再开跑，是对结果负责的前提。

同时比较多个实验组时，每组都按 5% 显著性判断，整体假阳性概率会累积超过 5%。Bonferroni 修正把 α 除以实验组个数，用更严的标准换整体错误率可控；本工具按你填的实验组数自动调整。