漏斗实验中如何选择合适的样本容量？
在进行漏斗实验时，选择合适的样本容量非常重要。样本容量的大小将直接影响到实验结果的可靠性和准确性。为了选择合适的样本容量，可以采取以下步骤：
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确定期望效应大小：在进行漏斗实验之前，首先需要确定期望的效应大小，即预期实验对指标的影响程度。这将有助于确定所需的样本容量。
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确定显著水平和统计功效：根据期望的效应大小，确定显著水平（通常为0.05或0.01）和统计功效（通常为0.8）。这些因素将帮助确定所需的样本容量。
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使用样本容量计算公式：根据期望效应大小、显著水平和统计功效，可以使用统计学中的样本容量计算公式来计算所需的样本容量。常用的计算公式包括针对比较均值的 T 检验、方差分析、回归分析等。
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进行敏感性分析：在确定初始样本容量后，可以进行敏感性分析，检查在不同的效应大小或显著水平下，样本容量的变化情况，以确保选择的样本容量是合理的。
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考虑实际可行性：除了统计学因素外，还需要考虑实际可行性。例如，实验中能够获取的样本数量、成本、时间等因素都需要考虑在内。
案例分析： 假设一家电商公司希望通过漏斗实验来测试新设计的购物页面对用户购买转化率的影响。根据历史数据，他们期望新设计能够带来至少5%的提升。在确定显著水平为0.05、统计功效为0.8的情况下，他们使用了 T 检验的样本容量计算公式，得出所需的样本容量为4000。然后他们进行了敏感性分析，发现在不同效应大小下，样本容量的变化情况。最终，他们决定选择5000的样本容量来确保实验结果的可靠性。
综上所述，选择合适的样本容量需要考虑期望效应大小、显著水平、统计功效以及实际可行性，并可以通过样本容量计算公式和敏感性分析来确定最终的样本容量。