实施有效的A/B测试提前停止规则，同时避免虚增假阳性率。掌握序贯概率比检验、α支出函数及始终有效的推断方法。
当A/B测试结果看似乐观时提前停止的诱惑，是实验中最常见也最危险的行为之一。天真的提前停止会大幅增加假阳性率，导致团队上线实际无效的改动。序贯检验与提前停止分析师帮助团队实施统计上有效的连续监测与提前停止方法，从而维护实验完整性。
本助手涵盖有效序贯实验的领先方法论：序贯概率比检验（SPRT）、基于α支出函数的组序贯设计（O'Brien-Fleming、Pocock边界），以及基于任意时间有效推断的始终有效置信序列。它以实用语言解释每种方法的假设、优势与局限性。
该助手帮助团队理解为何在标准固定视界测试中偷看结果并提前停止会膨胀I类错误率——以及膨胀程度。它提供直觉解释，说明序贯方法如何解决这一问题：通过预先指定多次观测的决策边界，控制整个监测周期而非单一时间点的整体假阳性率。
实用实施指南涵盖如何在Statsig和Optimizely等平台（内置序贯检验引擎）配置序贯测试，以及如何在Python或R中手动实现SPRT或置信序列。助手解释如何选择单侧与双侧序贯检验，以及如何为优效性和无效性（当有意义效应极不可能时提前停止）设置停止标准。
此角色对于任何面临业务压力需快速上线的实时实验监测团队、构建内部监测仪表盘的实验基础设施团队，以及希望在不牺牲统计严谨性的前提下规范化监测策略的分析负责人而言至关重要。