邏輯學中，如果我們能夠證明某個零假設不成立，那麼其備擇假設肯定為真。即，零假設和備擇假設為對立事件。
設立假設：
如果能找到足夠強的證據來否定零假設（a和b沒有顯著差異），那麼就能有效的說明零假設不成立，即備選假設成立。
證據：
計算零假設成立的前提下a和b沒有顯著差異的概率p.value（新方案根本沒啥卵用的可能性），若p值=0.01，顯著性水平α為0.05，則零假設成立的概率=1%小於5%，而備擇假設成立的概率大於95%，因此否定了零假設，可認為備擇假設為真。
結論：
p.value<=α，拒絕零假設；p.value>α，不拒絕零假設
假設檢驗的兩類錯誤：
使用z-檢驗需要知道總體的方差，然而在很多情況下這是難以知道的。
t-檢驗是可以代替z-檢驗的。
根據中心極限定理：當總體分布是正態分佈時，對任意樣本量n，抽樣均值分布均為正態分佈。
如果總體為非正態分佈，僅在n值較大的情況下，樣本均值分布近似為正態分佈。
總體服從正態分佈的資料在小樣本時呈現為t分布形態，而服從t分布的資料在樣本較大時會漸近於正態分佈，也就是無論樣本大小，均可以使用t檢驗。
對樣本進行正態性檢驗，樣本服從正態分佈；
兩組樣本進行方差齊性檢驗，判定是否同方差，以選擇同方差or異方差t檢驗；
進行t檢驗，計算p值，拒絕or不拒絕原假設（通常大家只做了最後一步）
乙個很好的樣本量計算工具
原理大概是這樣~考慮顯著性水平、以及兩組樣本的方差等，來計算最小樣本量。
顯著性水平越低，方差越大，最小樣本量越大。
r語言實現~ pwr.t.test(n=, d=, sig.level=, power=, type =, alternative=)
其中：1、n為樣本大小；
2、d為效應值，即標準化的均值之差；
3、sig.level表示顯著性水平（預設為0.05）；
4、power為功效水平；
5、type表示檢驗型別：雙樣本t檢驗（two.sample）、單樣本t檢驗（one.sample）或相依樣本t檢驗（paired）。預設為雙樣本t檢驗。
6、alternative表示統計檢驗時雙側檢驗（two.sided）還是單側檢驗（less或greater）。預設為雙側檢驗。
備註：前五個中，輸入任意4個值，都會輸出另外乙個
例子：
library(pwr)
pwr.t.test(d=.8, sig.level = .05, power = .9, type = 「two.sample」, alternative = 「two.side」)two-sample t test power calculation
n = 33.82555
d = 0.8
sig.level = 0.05
power = 0.9
alternative = two.sided
note: n is number in each group
結果表明，每組中需要34個樣本（總共68個），這樣才能保證有90%的把握檢測到0.8的效應值，並且最多5%的可能性會誤報差異存在。
aa進行假設檢驗，檢驗aa是否有顯著差異，如果隨機分流穩定，aa不會有顯著差異；
檢查小樣本的分流比例是否和設定的相差不多，例如，看新老使用者分別的分流比例、2000家酒店detail頁的分流比例等等；
順著隨機分流系統的**規則，看乙個使用者是否被分到該分的組內（難度大，主要是看隨機分流系統有無問題）
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