价值分类则在尝试得出结论时需要特别小心；这是因为您创建的价值类别不太可能被客户切实感知到。如果我根据它们主要传主题行进行分组我会创建以下四个桶 专注于关爱作为一种情感 专注于移动应用 专注于可量化的结果 关注价值观（好 坏 如果您正在根据您或您团队的价值判断对测试结果进行分类就像我在这里所做的那样并且您看不到分类之间的。
达的价值或情绪对测试的
任何性能差异就像这里一样问问自己 这些分类对客户来 重型建筑承包商电子邮件列表 说是有形的吗 它们是否无法对结果产生真正的 影响或者它们根本就不的回答是 并不是说价值或情绪对结果没有影响而是这些情绪分类可能不会被客户感知因此不是对该测试进行分类的有效方法 在您已经知道测试结果后对结果进行分类也是有风险的；这可能会导致您将假设拟合到测试结果而。
是真实的 在这种情况下我
不是让测试结果证明或反驳您的假设。 边界 统计 BR 列表 是你的朋友（即数学很重要 最后一个要注意的边界是统计数据。通过某种统计确保您在测试段之间看到的变化不仅仅是随机背景噪音。决定统计显着性的因素有很多例如总体样本量、总体 行动 率、行动率之间的差异以及您对结果的信心程度（例如通常更容易测量 和 之间的差异比测量 和 之间的差异要大。
