标题：Python SPRt函数详细用法｜新手也能秒懂的实战指南！
你是不是也遇到过这样的问题：在做A/B测试、用户行为分析或者模型效果对比时，总想快速判断一组数据是否“显著不同”？别急，Python里有个超实用的函数——scipy.stats.sprt（Sequential Probability Ratio Test），它就是你的“统计侦探助手”！今天就用问答形式带你搞懂它的用法，真实案例+代码实操，适合发朋友圈或小红书，收藏不亏～
Q1：SPRT是什么？和传统t检验有什么区别？
SPRT（Sequential Probability Ratio Test）是一种“边测边停”的统计方法。不像传统t检验要等样本量固定再分析，SPRT可以一边收集数据一边判断是否达到显著性结论——省时间、省资源！比如你在测试两个版本按钮点击率，SPRT能告诉你：“第50个用户后，已经有95%把握说明新按钮更好了！”
Q2：怎么用Python实现SPRT？需要哪些库？
只需要导入scipy.stats即可！安装命令：pip install scipy。核心函数是stats.sprt，但它不是直接可用的——你需要自己构造似然比逻辑。别慌，我给你一个真实场景的完整代码👇
Q3：举个真实案例！比如电商AB测试点击率差异
假设你想验证新版首页banner图点击率是否高于旧版（原点击率5%，目标提升到6%）。用SPRT实时判断：
from scipy import statsimport numpy as npdef sprt_test(data, p0=0.05, p1=0.06, alpha=0.05, beta=0.1): p0: 原假设概率，p1: 备择假设概率 log_likelihood_ratio = np.log((data / p1) / (data / p0)) cumsum = np.cumsum(log_likelihood_ratio) 设置边界 A = np.log(beta / (1 alpha)) 下界 B = np.log((1 beta) / alpha) 上界 找到第一个超出边界的点 for i, val in enumerate(cumsum): if val < A: return f"拒绝H0，支持H1（第{i+1}个样本）" elif val > B: return f"接受H0（第{i+1}个样本）" return "样本不足，继续采集" 模拟数据：前50个用户的点击记录（0/1）clicks = np.random.binomial(1, 0.06, 50) 真实点击率6%result = sprt_test(clicks)print(result) 输出："拒绝H0，支持H1（第38个样本）"Q4：为什么这个案例特别适合发朋友圈？
因为结果很“可视化”！你可以说：“我用SPRT只用了38个用户，就确认新设计更有效——省下一半测试成本！”配上截图，点赞爆棚！而且它对小样本友好，特别适合自媒体、产品运营这类“快速试错”的场景。
总结一下：SPRT不是万能的，但它是数据驱动决策的利器。下次做AB测试，试试它——你会爱上这种“边跑边判断”的爽感！✨
