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一年前，在做A/B test时，假设A方案是抽样n个用户显示A界面，达到的转化率是a，B方案是随机抽取m个用户显示B界面，达到的转化率是b，两个样本在同一时段时行抽取，互不重复。

如果a>b，那么我们认为A界面对提升转化率更好。（假设其它条件都不变）实际上并非如此。

因为这有可能是随机抽样误差造成的，并不真的是A比B更好。为了检验A是不是真的比B好，我们需要利用卡方检验去判断。

在这种情况下，在spss中新建一个数据集，第一列变量表示A/B两个组，第二列变量表示是否转化，第三个变量表示频数，也就是有多少人转化，有多少人没有转化。

最后一共有4行，如下：

然后对第三个频数变量进行“加权个案”，也就是标示出这个是频数变量，然后选择描述统计中的交叉表，进行卡方检验，似然比那一项在0.05以上就是没有差别了。

看起来没有什么大用，但如果是在做一些重要决策的时候，这个是很有帮助的。比如你要不要对某一类用户显示广告，或者是否对他们显示搜索框，在做这种判断的时候，卡方检验a/b test的结果就很重要了。当然，如果你做a/b test的范围是针对所有用户，那就用不着检验了。