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如果我们往下看，我们就绘制出了这两条线之间的差异。 ，因此我们称之为阳性测试。这里的绿色部分是我们的置信区间，标准情况下，这是 95% 的置信区间。现在我们使用它是因为我们使用统计测试。因此，当绿线位于零线上方，或位于零线下方（表示为负面测试）时，我们可以称之为具有统计意义的测试。 对此，我们最好的估计是，这将使会话数增加 12%，即每月有机会话数约为 7,000 次。



现在，在这里两边，您可以看到我写了 2.5%。一切都是为了加到 100，那是因为您永远无法获得 100% 可信的结果。总是有可能存在一些随机机会，并且会产生假阴性或假阳性结果。这就是为什么我们再次表示 印度尼西亚电报数据库 ，我们有 97.5% 的把握认为这是阳性。这是因为我们有 95 加 2.5。 无统​​计学意义的检验 现在，在 Distilled，我们发现在很多情况下我们的测试并不具有统计意义，但有相当有力的证据表明它们有所进步。



如果我们往下看，我有一个例子。这是一个统计上并不显著的例子，但我们看到了强劲的增长。 现在您可以看到，绿线中仍然有一个区域是阴性，这就表明，在 95% 的置信区间内，这仍然有可能是阴性测试。现在，如果我们再次跌倒，我会重新做我的粉红色。因此，双方各占 5%，因此我们可以说，我们有 95% 的信心得出积极的结果。这是因为这 5% 一直在上升。