2025可信实验白皮书(方法指南篇)-143页(附下载)

【报告内容较多，仅展示部分】文末附干货下载方式

《可信实验白皮书（方法指南篇）》沉淀多年AB实验实践经验，构建起覆盖随机对照、随机轮转、准实验及观察性研究的完整方法体系。依托统合分析、多重比较等高阶工具与实验分析引擎BETA（SDK），整合多元实验、分组及假设检验方法，精准破解小样本、溢出效应等实验痛点，为数据科学家、产品经理等群体提供零门槛可信实验方案，助力企业在决策智能时代实现科学的数据驱动决策，也为复杂业务场景下的实验设计与评估提供扎实参考。

1.白皮书的核心实验方法体系是什么？不同方法适合用在哪些场景？

核心是随机对照、随机轮转、准实验和观察性研究这四类方法。随机对照实验适合实验单元独立、样本量适中，需要提升分组同质性的情况；随机轮转实验能应对全城强溢出效应、小样本量且用户感知不明显的策略落地；准实验比如双重差分法，主要用在区域边界优化这类无法随机分配实验单元的场景；观察性研究则适配政策评估、全城灰度策略等受法律或成本限制，没法开展控制实验的情况。

2.AB实验里常见的溢出效应和小样本难题，白皮书有什么解决办法？

溢出效应的话，随机对照实验可以靠区域溢入溢出模型、随机饱和实验来应对，随机轮转实验则通过时间片切换消除空间溢出影响。小样本问题的解决思路更灵活，随机对照实验会用分层或配对随机分组、协变量自适应分组提升同质性，再结合CUPED技术降低方差；统合分析能整合多个独立实验积累样本量；随机轮转实验也能通过“实验单元+时间片”的分流方式增加样本规模，这些方法都能提升小样本实验的可靠性。

3.实验分析引擎BETA（SDK）的核心优势是什么？不同用户该怎么接入？

核心优势集中在四个方面，不仅覆盖11+种实验方法和10+种假设检验方法，还能实现标准化流程下的亿级数据分钟级分析，效率很高。同时具备自动多重比较修正、CUPED降方差等功能保障结果可信，还支持样本量和MDE预估的功效测算。接入方式很贴合不同用户需求，已有平台账号的业务用户可以用图灵实验平台的全托管服务；自建实验平台但缺评估能力的工程团队，适合选择服务化接口；数据科学家或者有线下验证需求的场景，用线下分析SDK就很合适。

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