产品测试过程中，T 检验的实践运用（一）

大学的统计学知识，你是否还记得？本文作者将用最精炼的语言和简单的案例，让你能够快速将T检验运用到实战当中。因为不用纠结过多的统计学理论而不能自拔，知道怎么运用即可。

作为一个产品经理，在经过一系列坎坷将需求方案落地后，判断方案效果的好坏就是一个非常重要的步骤了，在产品大范围发布前，我们通常要进行小样本量的范围测试；这些测试我们也可以分为线上和线下。实体产品通常会邀请顾客到店体验产品，收集用户反馈；互联网产品大部分公司会设计一个简单的线上测试方案，通过观察用户行为数据来判断方案的效果，在成本允许的情况下，做线下用户测试同样是非常必要的。

那么，对于样本量较低的测试方案，如何判断产品效果的好坏？如果你邀请了10个用户来体验你的产品，10个用户反馈给你的信息都很棒，那么你的产品就一定能满足大部分目标客户的需求吗？在你纠结的时候，不要着急，T检验就可以用来实战了，这种简单而常用的检验方法线上线下两者通吃，本系列将通过三个例子让你完全了解T检验的实战方式。

如果你已经把大学的统计学知识忘记的差不多了，别担心，笔者将用最精炼的语言和简单的案例让你能够快速将T检验运用到实战当中，不用纠结过多的统计学理论而不能自拔，知道怎么运用即可。

你需要了解的2个关键的前置知识点：

1. T检验的升级版其实是Z检验，T检验只是Z检验的替代版，但是80%的情况下我们会使用T检验，因为Z检验的使用前提是总体均值已知，但是这个条件在如今情况下几乎是不可能的，（比如全国人民的平均身高，你需要每个人都量一遍吗？）。在总体均值未知，样本量较小的情况下（一般是样本量 分数段 得分

   感官体验 0-10 4

   交互体验 0-10 7

   浏览体验 0-10 6

   情感体验 0-10 7

   信任体验 0-10 8

   平均得分 6.4

我们邀请28个目标用户，事先与其沟通好每种体验的正确体验方式，得出了28人的体验平均得分样本：

6.2，5.3，8.7，7.4，5.2，6.9，8.3，4.4，7.8，6.5，5.9，5.3，5.4，7.5，7.4，4.3，8.5，6.9，6.4，4.7，8.7，6.4，9.2，6.3，4.7，6.5，5.4，7.1

我们假设用户体验的行业及格平均分的标准为6分。

那么，我们提出的问题是，此产品的用户体验平均得分是否超过行业及格标准分？

1. 提出问题,设定0假设和对立假设

（1）0假设

此产品的用户体验平均得分等于行业及格平均分。

（2）对立假设

此产品的用户体验平均得分大于行业及格平均分。

2. 确定样本的均值和样本标准偏差

根据样本数据我们求得：

3. 确定SEM（均值标准误差）

4. 确定95%的置信水平下t临界值

自由度

因为我们设置的对立假设为，所以此检验为单尾检验，根据95%置信水平查询T表格得：

t临界 = 1.703

5. 确定t值

6. 得出结论

根据t值与t临界值之间的关系，我们拒绝0假设，我们可以判断此产品的用户体验及格，并且此产品的用户体验平均得分大于行业及格平均分。

7. 确定95%置信区间

根据公式：

我们算出95%置信区间为（6.13，6.96），也就是说此产品如果计算所有用户的用户体验平均得分，那么评分的总体均值大概会落在6.13~6.96之间。

至此我们完成了一个定性数据定量化的简单案例，有了这个数据，我们可以更加直观的对产品的用户体验做出判断，这就是单样本T检验的应用案例之一。

下期我们将会讲解接下来的两种检验方法：独立样本T检验，相依样本T检验。

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文/白子

关键字：产品经理

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