置信区间专业解读

对A/B转化率差的95%置信区间[-0.8%，1.4%]的解释如下：

关键结论
- 统计显著性：区间包含0，表示在显著性水平5%下，无法拒绝“二者转化率无差异”的假设；当前证据不足以证明B显著优于或劣于A。
- 效应范围：在常规随机抽样和模型假设成立的前提下，真实的转化率差（B减A，单位为百分点）很可能位于-0.8pp到+1.4pp之间。这意味着：
  - B可能使转化率降低最多约0.8个百分点（潜在负效应）。
  - 也可能提高最多约1.4个百分点（潜在正效应）。
- 风险与收益：结果不排除负向影响，亦不确认正向提升。若对负向影响零容忍（希望下界≥0），则当前数据不足以支持上线；若1个百分点级别的提升对业务极具价值，可考虑继续收集数据以降低不确定性。

重要说明
- 该区间是“频率学”意义上的置信区间：若重复相同实验，按同样方法构造的95%区间中约有95%会包含真实差值。它并不表示真实差值有95%的概率落在该区间内。
- 区间为百分点（绝对差值），不要与相对提升百分比混淆。例：A为10%，B为11.4%，差值为+1.4pp，相对提升为+14%。

决策与后续建议
- 若需要确认正向效果：继续实验以缩小区间（提高样本量或延长时间），直至下界高于0或达到预设的最小可识别效应（MDE）。
- 结合业务阈值评估：若业务最小实用提升阈值为≥0.5pp，目前区间仍包含低于阈值甚至负效应的可能，结论不具备充分的“实用显著性”。
- 校验前提与方法：确保随机分配、样本独立、指标稳定、无多重比较问题；二项分布近似或更稳健的区间（如Wilson/Agresti–Coull）应与样本量适配。

简要判断
- 目前数据不支持“B显著优于A”的统计结论；
- 存在最多0.8pp的潜在损失与最多1.4pp的潜在收益；
- 若要降低不确定性，需更多数据或更严格的实验设计后再决策。

Interpretation of the 99% confidence interval [0.2%, 1.1%] for conversion rate uplift:

- What it measures: The interval refers to the absolute difference in conversion rates (in percentage points) between the treatment and control (treatment minus control).

- Statistical meaning: If you repeated the same randomized experiment many times and computed a 99% confidence interval each time, about 99% of those intervals would contain the true uplift. It does not mean there is a 99% probability that the true uplift lies in this specific interval.

- Significance: Because the entire interval is above 0, the uplift is statistically significant at the 1% level (p < 0.01). This provides strong evidence that the treatment increases conversion.

- Magnitude: The plausible uplift is between 0.2 and 1.1 percentage points. Whether this is practically meaningful depends on your baseline conversion rate and economics (e.g., revenue per conversion, implementation cost).

- Decision guidance:
  - Use the lower bound (0.2 pp) for conservative planning and impact forecasts.
  - If the initiative is profitable even at 0.2 pp, implementation is justified; if business value requires ≥1.0 pp, consider gathering more data.

- Assumptions and quality checks:
  - Proper randomization, independence of observations, consistent measurement, and no interference between units.
  - Adequate sample size and an appropriate interval method for proportions (e.g., Newcombe/Wilson rather than the uncorrected Wald), especially at 99% confidence.
  - No p-hacking/optional stopping; adjust for multiple comparisons if applicable.

- Precision: The interval width (0.9 pp) indicates moderate uncertainty. If you need tighter bounds, increase sample size or reduce variance (e.g., stratification or covariate adjustment).

Key conclusion: The treatment very likely increases conversions, with the true uplift most plausibly between 0.2 and 1.1 percentage points; decision-making should anchor on the lower bound for conservative planning.

以下為對品牌偏好差異的95%信心區間 [-3%，9%] 的專業解讀與建議（差異定義為品牌A偏好比例 − 品牌B偏好比例）：

- 統計意義：此區間表示，依同一估計方法在重複抽樣下，約95%的區間將涵蓋真實的偏好差異。就目前樣本而言，真實差異可能介於品牌B略佔優（最多3個百分點）到品牌A佔優（最多9個百分點）之間。
- 顯著性判斷：區間包含0，表示以常用的5%顯著水準，無法拒絕「兩品牌偏好無差異」的虛無假設，統計上不具顯著差異。
- 精度評估：區間寬度為12個百分點，顯示估計精度有限；通常意味樣本量不足或變異較大。若區間由對稱近似法（常用於兩比例差）計算，其中心約為+3%，暗示樣本點估計可能偏向品牌A，但因區間跨越0，結論仍需保留。
- 實務含義：現有資料不支持宣稱品牌A明顯優於品牌B；結果相容於「兩者相近」、「A小幅領先」或「B小幅領先」等情境。

建議行動：
- 增加樣本量以縮小區間，提升檢測小幅差異的能力。
- 檢視計算方法是否適配樣本條件：兩比例差的區間建議使用改良Wald、Wilson/Newcombe法；若樣本偏小或比例極端，考慮精確法。
- 進行分層分析或加權校正（如依年齡、地區、管道），並用邏輯斯迴歸控制潛在混雜變項。
- 事前界定具實務意義的最小差異（例如±3%或±5%），並考慮等效或非劣性檢定以支持決策。
- 確認抽樣設計與回覆率，減輕抽樣偏誤與非回覆偏差。

結論：95%信心區間 [-3%，9%] 顯示兩品牌偏好差異在統計上不顯著，且估計精度有限；需透過更充分的樣本與適當方法，方能對品牌偏好差異作出更明確判斷。