在科技大厂里，实验/AB测试已经成为了常态化操作。几乎所有的策略都需要经过AB测试的验证才能最终实施。然而，实际操作AB测试并不像很多人想象的那么简单：分组、跑实验、收集数据、计算p值，这只是最基础的部分。根据我的观察，数据科学家在进行AB测试时会经历三个境界。

第一层境界：看山是山

这类数据科学家通常是刚入职的小白或统计功底较弱的人。他们依靠在学校学到的基础知识来处理问题，比如假设检验、正态分布，看到p < 0.05就认为实验成功，可以实施策略。这个阶段主要依赖于书本知识和基础统计理论，认为AB测试就是一种简单的数学运算。

第二层境界：看山不是山

当数据科学家进入第二层境界，他们开始意识到现实世界的复杂性。很多实际数据并不是正态分布的，而是zero-inflated、log-normal或Cauchy分布等。他们会遇到各种实验设计和控制问题，需要具体问题具体分析，例如新奇效应和网络效应。在这个阶段，数据科学家需要进行大量的质量控制以确保实验不出差错。同时，他们也认识到AB测试并不能解决所有问题，因此会尝试使用贝叶斯统计、delta方法、bootstrapping等高级统计手段，甚至结合因果推断来解决问题。对于统计基础不扎实的小伙伴，这个阶段会感到理解和操作的难度逐渐增加。

第三层境界：看山还是山

在这个大师级别的阶段，数据科学家们不再过分纠结于数据的分布类型。通过增加样本量，他们依靠中心极限定理使得数据接近正态分布，从而简化了分析过程。大师们也会放弃向业务部门或领导解释为什么某些操作（如p-hacking）是不科学的，并幽默地赞扬他们在学术界一定能有所成就。这种心态反映了他们对统计原理和现实应用的深刻理解与灵活应用。

通过这三层境界的对比，我们可以看出AB测试远不止是一个简单的统计问题，它需要数据科学家具备深厚的统计基础和灵活的思维能力。数据科学领域的不断发展，也要求我们不断提升自己的技能和见识。

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