A/B 测试中 12 个常见的误区（下）( 四 )
所以，要学会积累这些小胜利，最后将他们都叠加起来。
拒绝垃圾测试
没有测试的每一天都是一种浪费。测试是为了更好的学习，更好的了解你的受众，了解哪些有效，以及有效的原因。
不进行多次测试的话，你就不知道什么是有效的。
虽然要不停地进行测试，但绝不代表你要进行垃圾测试。你需要做适当的研究，准备一个很好的假设，并且不断优化。
意识不到存在的威胁
仅仅因为你有一个不错的样本量，置信度和测试持续时间并不意味着你的测试结果是有效的。因为你的测试往往还具备着以下几个威胁。
工具误差
这是最常见的问题。当测试工具（或仪器）在测试中出现有缺陷的数据时，会对结果产生致命的影响，而这通常是因为网站上的错误代码，所以你需要注意这一点。
设置测试时，请观察并记录的每个目标和对应的数据指标。一旦出现问题，请停止测试，找到并修复问题，然后重新设置数据，重新开始。
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