来源：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/375902281
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第一个需要我们确定的是baseline conversion rate，这个baseline conversion rate指的是我们在开始实验之前，对照组本身真实的表现情况，如果说我们在这个实验当中想要去观测的是点击率变化，那么baseline conversion rate就是原来的点击率是多少，对应的就是前面提到的PA。
第二个需要我们确定的是minimum detectable effect，这个指的就是你的改动预期带来的提升，举之前的例子，我们希望通过优化，点击率从20%提升到25%，那么这个绝对（absolute）提升是5%（25%-20%），如果选择相对（relative）提升，就是30%（26%-20%)/20%=30%，这个对应的就是前面提到的δ。
除了这两个参数之外，还有就是significance level，也就是我们所说的显著性水平，这个就对应前面的第一类错误的概率，也就是α，一般为5%。还有statistical power，也就是我们前面所说的统计功效，statistical power一般用1-β来表示，这里的话也就是80%，和之前保持一致。
