什么是A/A测试？
A/A测试是指使用A/B测试的策略，将一个页面的两个相同版本相互测试。通常情况下，这样做是为了检查用于运行实验的工具在统计上是否公平。在A/A测试中，如果测试正确实施，工具应该报告控制和变异之间的转换没有差异。
为什么A/A测试很重要？
为什么您要运行一个变异和原始相同的测试？
在某些情况下，您可能希望使用它来监控您正在运行A/A测试的页面上的转换数量，以跟踪转换数量，并在开始A/B或多变量测试之前确定基线转换率。
在大多数其他情况下，A/A测试是一种双重检查A/B测试软件有效性和准确性的方法。你应该看看软件报告的对照和变异之间是否有统计学意义（>95%的统计学意义）的差异。如果软件报告说有统计学上的显著性差异，那就是一个问题，你要检查该软件是否在你的网站或移动应用上正确实施。
A/A测试要注意的事项
当运行A/A测试时，重要的是要记住，在相同的测试页面和控制页面之间发现转化率的差异总是有可能的。这不一定是对A/B测试平台的不良反映，因为在测试时，总是存在随机性的因素。
当运行任何A/B测试时，请记住，你的结果的统计显著性是一个概率，而不是确定性。即使是95%的统计显著性水平，也代表着你所看到的结果是由于随机机会而产生的20分之一的可能性。在大多数情况下，你的A/A测试应该报告控制和变异之间的转换改进在统计学上是不确定的–因为基本的事实是没有一个可以发现的。
A/A测试注意事项
在大多数情况下，您可以预期测试的结果是不确定的–变量之间的转换差异不会达到统计学意义。事实上，显示不确定结果的A/A测试的数量将至少与您的项目设置中设置的显著性阈值（默认为90%）一样高。
然而，在某些情况下，您可能会看到一个变体的表现优于另一个变体，甚至您的一个目标被宣布为赢家。如果您将显著性阈值设置为90%，那么这个实验的结论性结果完全是偶然发生的，而且应该只发生在10%的情况下。如果你的显著性阈值更高（比如说95%），你遇到A/A试验的结论性结果的几率就更小了（5%）。
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