# ChatGPT A/B测试：识别汇总胜出却分组落后的辛普森悖论

四组真值为A 90%/10%、B 95%/20%；原汇总A82%对B35%，固定50/50权重后A50%对B57.5%。这只演示分组构成反转。

## 文件身份

所有人物、组织、数值为原创虚构教学资料。作者本地原生参考不代表目标SaaS实测；本题未登录目标账号、购买权益、调用付费API、发送评论/邀请或写主日历。

## 七步操作

1. 先读四组分子与分母

上传4行计数与固定口径，先检查success≤trials、组别无重号。

2. 逐组计算而非平均总百分比

要求先列A/B各组分子分母，不从总百分比猜平均。

3. 保留原始汇总作为对照

计算原始汇总：A82/100、B35/100，保留样本构成。

4. 看清B在两组都更高

分别比较两组：B为95%/20%，均高于A的90%/10%。

5. 用共同权重做标准化

以相同50/50权重算标准化率：A50%、B57.5%，写清反转来自构成而非随机实验已证明因果。

6. 下载表格、代码与对比图

导出XLSX、CSV和代码，画原汇总与标准化两组对比图并标权重。

7. 独立复算并限定统计结论

用独立脚本重算四行真值，保留原始汇总，禁止把标准化值回写为原始计数。

## 独立验证

在复制的目录运行 `python3 -B verify.py`。需要Python3，PDF验证依赖pypdf、原生表格只读检查依赖openpyxl，文档用标准库读取OOXML。教材的本地HTML查看器直接在浏览器打开，不需要连接第三方服务。

## 原生文件

- ab-stratified-reference.xlsx

## 验收

- 四组率90%/10%/95%/20%、原汇总82%/35%、等权50%/57.5%全部可复算。
- 每张图有分母与权重说明；不同分组构成不被当成可直接选胜者的证据。
- 无p值、显著性、真实收益或因果提升承诺；XLSX包含真实数值和计算说明。

## 账户与功能依据

- OpenAI：Data analysis with ChatGPT https://help.openai.com/en/articles/8437071-data-analysis-with-chatgpt