我们正在衡量电子商务网站上的转化率（购买的访问者的百分比）。该测试适用于符合特定标准的一部分访问者（例如来自某个国家/地区的人）。

该部分的人分为两组。他们中的一部分人看到横幅，而其他人则没有（对照组）。通常对照组是30%的访客。测试在向该段中的所有用户显示横幅一段时间后开始，因此暴露人员的数据比对照组的数据延伸得更长。

因此，在给定时间，例如，我们有 X 人曝光，其中 Xb 人转换了；同样对于没有暴露的 Y 人，其中 Yb 人皈依了。Y 和 Yb 远小于 X 和 Xb。X 的转化率为 Xb/X，Y 的转化率为 Yb/Y。

我的第一个问题是如何确定统计有效性。

我们用卡方检验来做，得到的结果与这个在线计算器的结果相似（实现类似于这里的表1 ）。但是，有时看起来购买数量非常少，但卡方检验表明其有效 (>95%)。

这是一个现实生活中的例子：

X=189 Xb=1 Y=93 Yb=3
Conversion X= 0.5% Conversion Y=3.2% 
Statistical confidence (chi-square based) 92.8%

尽管置信度低于 95%，但对于确定其置信度来说似乎太接近了，而 X 只有 1 次转换。

我的第二个问题是：是否还需要最少的转换次数才能使置信度有效？如果是这样，我们如何计算它？

谢谢！