我正在进行python / django拆分测试或a / b测试库供我自己使用。但是我不知道如何计算我的测试是否具有统计学意义。我不了解统计数据，因此我无法理解大多数维基百科文章或关于此主题的网页，所以我正在寻找我的其他程序员的帮助。
我有一个简单的实验，有4个选项，我有一些使用它的用户数据。每个用户都在4个选项中的一个（为了参数，我们可以在控件上调用第一个）。每个用户要么成功要么失败，所以我知道每个选项的转换率。我如何判断我的测试是否具有统计学意义，或者它是否只是随机的。
基本上我的输入将是[ (a_yes, a_total), (b_yes, b_total), (c_yes, c_total), (d_yes, d_total)]，并且很容易找出每个选项的转换率，即使每个选项与a相比有多好，但我如何计算它的统计显着性呢？可以知道这个测试是告诉我什么，或者我是否应该继续让它运行并收集更多数据。
当只有2个选项（传统的a / b测试）时，我看到了一些使用某些formulæ的指南，但我希望这个库能够处理多个选项。甚至可以用多个值计算统计显着性。
基本上，我正在尝试做类似于http://mixpanel.com/labs/split-test-calculator的事情，但是在python中。奖励点如果有一些python库我可以“pip install ...”