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注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
你是否曾经展示过营销活动的结果，并被问到"但是这些结果在统计上有意义吗？"作为数据驱动的营销人员，我们不仅需要衡量营销活动的结果，还需要证明数据的有效性，也就是统计意义。
虽然有几个免费的工具可以为你计算统计意义,但理解他们计算的是什么以及这一切意味着什么是有帮助的。下面，我们将使用一个统计意义的具体例子来研究这些数字，以帮助您理解为什么它对营销成功至关重要。
在市场营销中，当你的研究结果表明你正在测试的变量之间的关系不是随机的时，就是统计意义；它们相互影响。
在市场营销中，你希望你的结果具有统计学意义，因为这意味着你没有在不会带来预期结果的活动上浪费金钱。营销人员通常在发起活动之前进行统计显著性测试，以测试特定变量是否比其他变量更能成功带来结果。
假设你要在脸书上开展一个广告活动，但你想确保你使用的广告最有可能带来预期的结果。所以，你运行一个48小时的A/B测试，用公元作为控制变量，B作为变异量。这些是我得到的结果：
公元
印象
转换策略
公元
6,000
430
广告B
5869
560
即使我们可以从数字上看到广告B获得了更多的转化率，你也要确信转化率的差异是显著的，而不是随机的。如果我将这些数字代入卡方检验计算器,我的p值为0.0,这意味着我的结果是显著的公元和广告B之间的性能差异并非偶然。
当我运行我的实际活动时，我想使用广告乙.
如果你和我一样，你需要更多关于p值和0.0的解释，所
注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
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