示例成品 · 平台演示，按左边这组点选真跑出来的
可以。没给实际数据，我不会编 p 值。下面给你一套直接能用的核查清单和老板摘要模板，数据填进去就能用。
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## 一、上线前必须查的三件事
### 1. AB组曝光是否均衡
- 拉新旧两版曝光人数/曝光次数，算占比。
- 标准：如果是五五分，两组曝光量占比在 **49%–51%** 算正常；超过 **52%/48%** 就查分流和时间窗。
- 同时确认没有灰度、白名单、测试账号污染。
### 2. 安装/点击算法是否一致
- 对照新旧版口径：
- **点击**：是否同一个按钮/链接，是否去重，是否排除爬虫/自动点击。
- **安装**：归因窗口是否一致（例如点击后24小时内安装），是否排除重复安装，是否排除自然量，是否排除模拟器。
- 标准：两端口径必须完全一致。只要有一处不一致，p值再低也不能用来上线。
### 3. p值是否低于0.05
- 对核心指标（安装率、点击率）做检验，报告 **p 值、95%置信区间、提升幅度**。
- 标准：核心指标 **p<0.05**，且95%置信区间下界 > 0。
- p<0.05只说明差异不像随机波动，不等于一定值得上；还要看提升幅度是否足够。
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## 二、给老板看的摘要模板（可直接替换数据）
【结论】新版商店页数据有效/无效，建议全量上线/暂缓上线/补数据。
【核心数据】旧版安装率 X%，新版 Y%，提升 Z个百分点（p=0.0XX，95% CI [a,b]）。点击率旧版 A%，新版 B%，提升 C个百分点（p=0.0XX）。
【数据可信度】AB曝光量 N旧 vs N新，差异 D%，在正常范围；安装/点击口径一致；核心指标 p<0.05。
【原因】新版主要改动是XXX，带来XXX变化，因此安装/点击提升。
【风险/建议】提升幅度中等/较小，建议上线后继续观察7天，避免新鲜感效应；或口径需修正后再定。
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## 三、示例（数字为示例，需替换成真实数据）
【结论】新版商店页数据可信，建议按新版上线。
【核心数据】旧版安装率 5.2%，新版 6.1%，提升0.9个百分点（p=0.032，95% CI [0.1,1.7]）。点击率旧版 12.0%，新版 13.5%，提升1.5个百分点（p=0.041）。
【数据可信度】AB曝光量 48.2万 vs 49.1万，差异1.8%，正常；安装/点击口径一致；核心指标 p<0.05。
【原因】新版首屏CTA更突出，用户点击意愿提高，点击到安装的转化路径未变，因此安装率随点击率上升。
【风险/建议】提升幅度中等，建议上线后继续观察7天，排除新鲜感效应。
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## 四、配套处理建议
- **曝光不均衡**：查分流、重跑AB。
- **口径不一致**：先修正口径再算指标。
- **p>0.05**：不达上线标准，补样本或暂停。
需要我帮你直接算，把埋点日志的脱敏数据给我（曝光、点击、安装、分组、时间字段）就行。
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