01 关于真阳展筋丹功效的常见问题

2024年11月20日

01要多久才能看到结果？

有效性速度是水平指数中的一个特征维度，用于衡量客户体验结果的速度。

定义：从开始使用真阳展筋配方，到第一次出现实质性变化的时间。

对有效性速度进行分类的统计原理是基于将大样本数据拟合到实际分布（表现出明显的右偏分布）。

使用此分布：

这意味着：

左侧样本数据密度较高，形成明显的峰值。

右尾延长，表明某些值明显超出预期范围，但出现的频率较低。

数据可视化正在进行中。请继续关注更新。

真阳扩筋方的增大是整体增大，不会出现单独变长或变粗的情况，但确实存在阶段性趋势，有的顾客可能先变长，有的顾客可能先变粗，通过观察他们的时间线，观察各个阶段的变化，可以看出真阳扩筋的增大是一个整体的过程。

主要类型倾向

肌腱的长度、宽度、厚度被称为主要的实质性变化。这些也是人们最关心的增大的关键方面。

这些仅仅是特定阶段的趋势，并不意味着不存在其他变化。

肌腱的横截面不是完美的圆形，因此“直径”的概念不适用。测量“厚度”的正确指标是宽度和厚度。

常见问题：为什么不直接使用周长来保持一致？

回答：这属于售后内容，购买前不会解决。

变化程度是水平分析中的一个特征维度。

用于衡量一个客户从开始使用到最近一次反馈更新的整体成长程度。

定义：变化程度是一个整体概念，会随着客户的反馈而不断演变。例如，使用振阳肌腱扩张配方第一阶段的客户最初可能会显示被归类为“<微小变化> ”的变化程度。但是，随着他们继续使用该配方，到第三阶段结束时，整体变化程度可能会被归类为“<显著变化>”。

这里所指的变化程度包括长度、宽度、厚度三种主要的实质性变化。

也就是说，这是一个综合性的考量。例如，如果在“显著变化”的案例中，客户的长度增长并不显著，则表明其宽度和厚度变化必须异常明显，才符合“显著变化”的标签。

变化程度分类背后的统计学原理涉及拟合大样本量来确定实际频率分布，该分布呈现略微左偏的正态分布。其工作原理如下：

分布轴：
- 纵轴表示概率。
- 横轴表示变化的幅度，采用熵加权进行客观加权，以避免真阳偏差。
变更分类：
- 总体变化：在实际分布的预期范围内。
- 重大变化：大大超出预期范围。
- 最小变化：明显小于预期范围。
- 优秀变化：略大于预期范围。

分布的主要特点：
- 右峰：表明大部分样本聚集在“<优秀变化>”类别周围，且峰值相对较高。
  - 含义：大多数样本表现出“良好变化”，而较少样本属于“显著变化”。
- 左尾：表示左侧尾部较长，反映一些值明显低于预期范围，但不经常出现。
  - 含义：少数样本属于“一般变化”，属于“微小变化”的样本就更少了。
抽样及分类详情：
- 为了避免“<初始阶段>”或“<爆炸式增长>”效应造成的系统误差，仅使用具有三个或更多阶段数据的客户样本来拟合实际的频率分布。
- 但在对单个客户的变化程度进行分类时，不受此限制，而是直接根据整体实际分布对应的权重进行分类。
  - 动态更新：如前所述，客户的变化程度分类会根据他们的最新反馈动态更新。

该方法确保分类的全面性和客观性，同时能够根据个人进展进行实时更新。

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需要多长时间取决于您的：

增长率=变化程度/使用时间
预期=基线规模+变化程度
- 例如，如果问题是：“我现在身长 15 厘米；要多久才能长到 19 厘米？”——这是一个期望。
  - 基线尺寸应参考基线长度为14–15厘米的案件（基线长度为14–15厘米的案件）。
  - 变化程度应参考归类为重大变化的案例（具有（重大）变化程度的案例）。
- 您可以直接在系统中设置双重筛选，查看精准匹配的案例
  换句话说，让：
  - T代表使用振阳肌腱扩张器的持续时间，
  - G代表客户的整体增长率，
  - E代表顾客的期望。
  从统计学上来说，这种关系可以表示为：
  
  T=E/G
  - 即预期越大，增速越慢→持续时间越长。
  - 反之，预期越小，增长率越快→持续时间越短。