A/B テストと実験分析

LP にA/B テストをしたいのですが、以下を完了してください：

背景情報：
- 現在の LP 転化率は約 3.2%
- 目標最小向上幅：相対向上 10%（即ち 3.2% から 3.52% へ向上）
- 日平均訪問者数は約 5000 人
- 有意水準 α = 0.05、統計力 1-β = 0.8

お願い：
1. 各グループが最少要する サンプル数を計算
2. 日平均流量に基づいて、実行に要する日数を推定
3. 分流方案（50/50 または他の比）を提示
4. 実験期間に注意するべき事項を列挙（祝日、セール等の干渉因子）
5. 完全な実験設計ドキュメントを出力

私の A/B テストは実行完了、データは ~/data/ab_test_results.csv にあります。フォーマットは以下の通り：
- user_id：ユーザー ID
- group：A または B（A は対照グループ、B は実験グループ）
- converted：0 または 1（転化したか）
- revenue：支払い金額（0 は未支払い）
- timestamp：実験参入時刻

以下をお願いします：
1. 二つのグループの転化率と人平均収入を計算
2. カイ 2 乗検定（転化率）と t 検定（収入）を実施、p 値と信頼区間を提示
3. サンプル比率が均衡しているか、データ品質問題がないか確認
4. 二つのグループの転化率と収入対比図を描画
5. 大白話で結論：B 方案を本番投入すべきですか？

この A/B テスト結果を大白話で説明してください。上司への報告用です：

- 対照グループ A：10000 人、転化 320 人、転化率 3.20%
- 実験グループ B：10000 人、転化 345 人、転化率 3.45%
- p 値 = 0.03
- 相対向上率 = 7.8%
- 95% 信頼区間：[0.8%, 14.9%]

質問：
1. この結果は統計上有意ですか？有意とは何ですか？
2. 7.8% の向上は業務上有意義ですか？
3. 信頼区間がこんなに広いのは何を示唆しますか？
4. 総合的に、B 方案を本番投入すべきですか？なぜですか？