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A/A测试可以理解成对两个相同版本进行的A/B测试。通常，这样做的目的是为了验证正在使用的工具运行试验在统计上是公平的。在A/A测试中，如果测试正确进行，控制组和实验组应该没有任何区别。
在没做A/A测试之前，你可能什么都不知道，达内长沙IT培训的逻辑是这样的：如果样本的A/A测试结果达到统计显著，那么A/B测试工具或测试方案就是不可信的。
如果说A/B测试用来测试比较几个方案的优劣，那么A/A测试就是验证A/B测试及工具置信度的有效方式。
如何设置A/A测试？
A/A测试好在不必做任何创造性的或研发上的工作。当设置A/B测试时，你需要在A/B测试软件上编程来改变、隐藏或删除页面的某些部分，对A/A测试来说这些都是不需要的。
A/A测试面临的挑战是正确的选择运行测试的页面，通常做A/A测试的页面都应该有两个特点：
相对较高的流量。网页流量越多，越早看到变量的对比。
访客可以从页面购买或注册。我们希望根据最终目标来校验我们的A/B测试工具。
出于这些原因，通常我们会在网站主页上运行A/A测试。
运行A/A测试的成本
运行A/A测试的唯一成本：机会成本。有的人宁愿把A/A测试上投入的时间和流量用来多做几次A/B测试也不是没有道理的。
达内长沙IT培训跟你说说应该考虑运行A/A测试的唯一一种情况：
1.你刚安装了一个新的测试工具或更改了测试工具设置。
2.你发现了A/B测试与数据分析工具结果之间存在差异。
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2017-06-02
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