如何在 A/B 测试中检查两组之间的显着差异

在我作为数据分析师的工作中，我们有一堆电子邮件和电子商务相关的指标，我们目前在进行 A/B 测试时不使用任何显着性标准，例如置信区间或 p 值。我想改变这种情况，使统计更加严谨。

例如，如果我向每个组发送 10,000 封电子邮件，我们得到以下结果（分别调用 A 组和 B 组）

已交付	打开	点击次数	点击次数/投放次数	点击/打开	订单	收入	平均订单价值
10000	2500	150	0.015	0.06	20	$4000	$200
10000	3000	400	0.04	0.133	10	$3000	$300

有什么方法可以检查每列中的值之间的显着差异？我的第一个想法是在 R 中多次使用单样本 t 检验，但我不确定是否有更好的方法，或者这种方法是否正确。

理想情况下，我会拥有更多数据，例如发送电子邮件的每个人的指标。但我只是没有那个。虽然对于百分比列，我可以做一个比例测试来比较它们。

我认为我遇到的最大问题是没有差异，因为每个组的每一列都有一个值。我不知道是否有一种统计上严格的方法来比较两个原始数字，看看它们是否有显着差异而没有任何差异。

我发现 this paper 可以简化很多事情，但我从未在其他地方见过这种方法。