取决于他们自己的观点和目

Joyunto77a

们称之为阳性测试现在这置信区间，这个作为标准，是 的置信区间。现在我们使用它是因为我们使用统计测试。因此，当绿线都在零线上方时，或者对于阴性测试都在零线下方时，我们可以将其称为具有统计显着性的测试。 对于这一个，我们最好的估计是这会使会话增加 ，结果大致是每月约 次有机会话。现在，在这里的两边，你可以看到我写了 。这是为了使所有这些加起来为 ，原因是您永远不会得到 的置信度结果。总是有机会出现随机的机会，你有一个假阴性或阳性。这就是为什么我们然后说。

我们有 的信心这是积极的。那是因为我们有 加 。 没有统计意义的测试 现在，在 ，我们发现在 日本电话号码 很多情况下，我们的测试在统计上并不显着，但有相当有力的证据表明它们有所提升。如里，我有一个例子。所以这是一个在统计上不显着的例子，但我们看到了强劲的提升。 现在你可以看到我们的绿线仍然有一个区域是负面的，这就是说，在 的置信区间，这仍然有可能是一个负面测试。现在，如果我们再次下降到下方，我又完成了我们的粉红色。所以我们双方都有 ，我们可以在这里说我们有 的信心会。



有积极的结果那是因为这个 也总是在上面。 分析数据以检验假设 现在我们这样做的原因有很强假设的变化，并能够从中获得这些胜利，而不是完全拒绝它。造成这种情况的部分原因在做生意，而不是在做科学。 在这里，我创建了一个图表，说明我们何时可能会部署一个在统计上不显着的测试，这基于假设的强弱程度以及更改的便宜或昂贵。 强有力的假设 廉价的改变 现在在这里，在你的右上角，当我们有一个强有力的假设和一个廉。