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前面Jeff专门介绍过A/B实验计算两样本比例是否存在显著差异的方法，但对两样本均值的显著性检验一直没讲到过。这主要有两个原因，一是平时工作中主要是对两样本比例类指标做检验，二是觉得两样本均值检验涉及到方差包括pooled variance等计算，看起来非常繁琐。
但近期了解到Welch's t-test，相比之前教科书介绍的Student's t-test，其t统计量的计算看起来更加简洁，检验的适用性也更强，因此准备再次回顾下这部分知识。
Welch's t-test简单介绍
如下图是Welch's t-test里t统计量的定义（来自维基百科）：
而Student's t-tes里t统计量定义（来自维基百科），看起来就复杂很多，如下所示：
不仅如此，Welch‘s t-test对于两样本大小不等、两样本方差不等等情况下的均值检验都很稳健，而对于两样本大小方差相等的情况下也可以与Student's t-test输出一样的结果，因此建议大家之后直接使用Welch's t-test做两样本均值的假设检验。
两样本均值检验实战