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### 1️⃣ AB实验中的辛普森悖论分析

从一个真实的医学AB测试案例出发，我们将探讨在AB实验过程中，如何常见出现辛普森悖论的情境。具体细节请参见图2。

### 2️⃣ 为什么AB实验结果会出现辛普森悖论？

– **浅层原因**：虽然样本量看似相等，但样本分组可能不均，导致两种疗法的病例选择存在偏差，使对比样本并非同质。
– **深层原因**：医生对患者疗法的倾向性选择。这一现象详解可见图4。

从这个实验中，我们总结出几点重要信息：
– 该AB测试设计存在显著问题，因此结论的参考性大打折扣。
– 虽然整体实验结果显示A疗法表现不如B疗法，但本质原因在于A组中的重病患者较多，并非A疗法本身逊色于B疗法。

### 3️⃣ 如何避免AB实验中的辛普森悖论？

1. **进行科学的流量分割**：确保样本的均匀分布，减少潜在的偏差。
2. **进行分层的互斥和定向实验设计**：从多维度考虑因素，确保实验效果的可靠性。
3. **对实验数据进行多维分析和解读**：通过全面分析数据结果，避免因孤立视角而导致的误解。详解和举例请见图5-7。

### 【下篇预告】
1. 获得诺贝尔奖的因果推断是什么？
2. 因果效应估计的常用方法🤔
3. AB测试的第一二类错误🙅
4. AB测试最小样本量、计算工具推荐

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