度量是根据实验最后的目的进行选择。
95%置信区间是经过不断重复的实验，我们认为我们在样本均值附近建立的区域会有95%的几率会覆盖真正的值。
要用假设检验来确保实验的统计显著性：要计算结果是偶然出现的可能性，当P<a(0.05)则具有统计显著性
确定完统计显著性之后，要确定怎样的点击概率变化具有实质显著性：由于每次变更都要牵扯到投资的资本问题，所以你要确保每次的变更具有实际显著性才能推出变更。
但是在网络世界中1%或2%的改变已经很大了。所以真正需要注意的是实验的可重复性，而统计显著性讨论的就是可重复性。所以在设置实验的时候你要保证这些结果是可重复的，那就具有统计显著性。但也要从商业的角度来看在实验中你也看到了你感兴趣的改变，它就同时具有统计显著性和实际显著性。
所以要恰当地设置实验的规模，确保统计显著性条柱低于实际显著性的条柱。
所以要在实验中选择一个实际显著性的边界，在网络商业角度来看，2%的变更就具有实际显著性。