创业公司在快速迭代中进行敏捷实验时，很容易不经意间陷入统计陷阱，其中最常见的就是 P-Hacking。这种现象指的是通过各种不规范的数据分析手段，人为地找到一个“看起来”具有统计显著性的结果，即使它很可能只是随机波动产生的假象。文章深入探讨了 P-Hacking 的多种表现形式及其危害，并提出了规避风险的建议。
敏捷实验的统计陷阱：P-Hacking
P-Hacking 的核心在于，在没有预设明确假设和分析计划的情况下，对数据进行反复挖掘或调整分析过程，直到出现一个“显著”的结果。这在追求速度和结果的创业环境中尤为危险。文章列举了三种典型的 P-Hacking 方式：
- 多重比较问题 (Multiple Comparisons)：当你同时测试多个变体（例如四种不同的页面布局）时，如果仍然使用只适用于单个测试的统计显著性阈值（如 p < 0.05），那么发现至少一个假阳性结果的概率会大大增加。这就像进行多次独立抽奖，总有更高的几率中奖。
- 事后调整指标 (HARKing - Hypothesizing After the Results are Known)：实验未能达到最初设定的目标，分析师便在数据中“大海捞针”，寻找其他看起来不错的指标，然后声称实验本来就是为了优化这个新发现的指标。这种做法完全违背了科学实验先有假设再验证的原则。
- 频繁查看并提前停止实验 (Optional Stopping)：一个计划运行两周的 A/B 测试，如果每天都查看结果，一旦 p 值低于显著性阈值就立即停止，这相当于每天都在进行一次新的“决策点”。这种行为会显著夸大发现假阳性的风险，因为你总是在随机波动朝着你想要的方向发展时停止。
文章强调，避免这些陷阱的关键在于提前规划和注册。在实验开始前，明确定义假设、要衡量的核心指标、样本量以及分析方法。对于多重比较，需要使用 Bonferroni 校正或 Holm-Bonferroni 校正等方法来调整显著性水平。如果确实需要提前查看结果，应采用顺序测试 (Sequential Testing) 方法，该方法会根据查看次数调整显著性阈值。
深入探讨：P值、统计方法与创业实践
评论区对文章的核心观点展开了热烈讨论，特别是关于 p 值的正确解释。不少评论者指出，作者最初对 p 值的描述（“有 5% 的几率发了一个只是偶然看起来不错的东西”）不够精确。他们强调，在频繁主义统计框架下，p 值的正确解释是：在零假设（即实验处理没有实际效果）成立的情况下，观察到当前数据或比当前数据更极端结果的概率。这个区别很重要，因为它不直接告诉你“这个效果是假的”概率，而是衡量数据在零假设下的极端程度。这种混淆也引发了关于频繁主义和贝叶斯统计不同视角的讨论，贝叶斯方法可能更直观地回答“给定数据，假设成立的概率”这类问题。
此外，评论区也出现了关于在早期创业公司是否需要如此严格统计方法的辩论。一些人认为，在尚未找到产品市场契合点 (PMF) 的阶段，快速构建功能并观察用户实际使用情况可能更有效率，毕竟软件实验的假阳性成本通常低于医学实验。然而，另一些人反驳说，即使在早期，做得好的 A/B 测试也能帮助降低风险，避免完全依赖“最高薪者意见”(HIPPO)。而且，统计陷阱并非创业公司独有，即使在大公司，类似的统计问题也普遍存在，只是表现形式可能不同。
今天 Hacker News 上有一篇关于 Google TPU 的深度分析文章，详细介绍了这种专为 AI 工作负载设计的定制芯片及其与 GPU 的区别。
Google TPU：专为AI打造的芯片架构
文章指出，Google TPU (Tensor Processing Unit) 是 Google 自主研发的专用集成电路 (ASIC)，其核心目标是高效、节能地执行大规模矩阵运算，这是神经网络计算的基础。TPU 的设计理念与通用性更强的 GPU 不同，它围绕几个核心思想构建：
- 脉动阵列 (Systolic Array)：TPU 的核心是一个巨大的脉动阵列，由数千个微小的乘法累加器 (MAC) 单元组成，数据以固定的模式在这些单元之间流动，非常适合矩阵乘法运算。这种设计配合深度流水线，一旦数据载入，就能以极高的速度进行计算。
- 内存处理与编译：与依赖复杂