Practical vs. Statistical Significance 統計顯性 vs. 實際顯著性：理解差異

什麼是統計顯著性？

統計顯著性其實就是數學家告訴你：“嘿，這個結果很可能不是偶然出現的哦！”

假設你做了一次A/B測試，發現兩種設計完成任務的時間不同。透過統計分析得出，這種差異有95%的可能性不是隨機的，那就說明這個差異有“統計顯著性”。

但別高興太早，統計顯著性只告訴你“差異存在”，並不代表它有實際的意義。

什麼是實際顯著性？

實際顯著性則是在問：“這個差異對使用者來說有用嗎？對業務有幫助嗎？”

舉個例子：

• 設計A讓使用者完成任務需要72秒，設計B需要75秒。雖然這3秒的差異在統計上顯著，但你覺得使用者能感受到這3秒的區別嗎？對使用者體驗或者業務目標有多大幫助？可能根本沒有。

換句話說，統計顯著性就像發現一根針，但實際顯著性才會問：“這根針能不能織出一件毛衣？”

統計顯著性和實際顯著效能劃等號嗎？

不能。

• 統計顯著性告訴你資料上的差異存在，比如“72秒和75秒有區別”。

• 實際顯著性告訴你這區別值不值得你在意，比如“這3秒的差距不影響使用者開心與否”。

再比如：

你用小樣本測試，發現設計A比設計B快30秒，但統計分析說“這不顯著”。

這時候，統計顯著性不足，但30秒的差距可能已經對使用者體驗有重要影響了。

該怎麼平衡統計顯著性和實際顯著性？

1. 先看差異對使用者和業務的影響：

   問自己：“這個差異能讓使用者更開心、更快完成任務，或者讓業務賺錢更多嗎？”如果答案是“不能”，那可能不用管它。

2. 關注效應大小，而不是隻盯p值：

   如果樣本量很大，即使差異很小，也容易得到統計顯著結果。但這種差異可能對實際沒有意義。相反，樣本量小的時候，沒顯著性也可能值得重視。

3. 結合定性研究：

   數字告訴你“有差異”，而觀察使用者行為能讓你知道“為什麼差異重要”。兩者結合更有用。

4. 始終以使用者和業務目標為準：

   最終你要問：“這個結果能幫到使用者嗎？能讓我們的目標更容易實現嗎？”只有能回答“是”，才值得行動。

一個通俗的例子

假設你正在測試一個網站的兩個版本，發現使用者在設計A上的平均完成時間是72秒，設計B是75秒。這3秒的差異是統計顯著的，但實際上，使用者可能完全感受不到這點差異，所以沒必要花錢改設計。

但如果你發現設計A比設計B快30秒，使用者還覺得設計A用起來順手，就算統計上沒顯著性，也值得考慮最佳化方向。

統計顯著性和實際顯著性就像一個搭檔：

• 統計顯著性是科學家的放大鏡，告訴你“有差異”。

• 實際顯著性是設計師的眼睛，判斷“這個差異值不值得管”。

在設計決策時，既要看資料，也要看現實影響，才能做出對使用者和業務都有意義的好選擇！