抽样

抽样方法：概率抽样和非概率抽样

样本量估计

• 样本量：取样时选出的样本量，能代表整体的最小样本量

• 有效样本量：有效响应的样本量

总体概率公式

• 总体率：又称为总体比例，指总体中具有某一相同特征表现的单位数量的比重，一般用π表示。
• 常见的总体率：点击率、展示率、响应率等。
  
  
  计算出的样本量，不一定全部有效，在试验时，需初步确定有效样本比例。用计算出的样本量/有效样本比例得到最终样本量。

样本量公式汇总

样本量估计—z检验，适用于正态总体或大样本（n>30）

均值差异显著性检验

• 正态分布下均值差异显著性检验
• 非正态分布下均值差异显著性检验

均值差异是否显著的主要决定因素

• 均值差异是否显著主要受均值之差和标准差的影响
• 均值差异的衡量指标统计量，在正态分布的假设检验中最终转化为均值之差/标准差这一比值的形式；在非正态分布的假设检验中最终转化为取值的排序差异

组间数据产生数据差异的原因

• 差异完全由抽样误差导致
• 存在抽样误差之外的因素导致的差异

样本观测值：试验中样本所有个体的取值。在广告展示率的案例中，广告展示只有两个值，要么展示要么不展示，即要么取1要么取0；样本观测值就是由样本个体取值组成的一个数组（向量）

单样本总体比例的检验

检验统计量：当n很大（>30），且np和n（1-p）两者均>=5时，样本比率的抽样分布近似服从于正态分布，因此，我们可用z统计量作为检验统计量。

其中，π0为假设的总体比例。

两总体比例之差的显著性检验