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本文系统剖析A/B测试中四大常见统计错误——样本量预估不足、提前终止测试、多重检验未校正、忽略季节性偏差。这些错误不仅易引发误导性结论，更可能造成显著经济损失。针对每一类问题，文章提出可于15分钟内落地的快速修复方案，兼顾实操性与科学性，助力从业者在真实业务场景中提升决策可靠性。