A/B Test Anlamlılık Hesaplama

A/B test sonucunuzun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını kontrol edin.

Nasıl hesaplanır?

Araç iki oran için z testi uygular. Dönüşüm oranları pA = cA / nA ve pB = cB / nB'dir; n her varyanttaki ziyaretçi, c dönüşüm sayısıdır. Birleşik oran p = (cA + cB) / (nA + nB), standart hata SE = √(p(1 − p)(1/nA + 1/nB)) ve z = (pB − pA) / SE olur. Gösterilen artış, yüzde olarak (pB − pA) / pA'dır.

Karar sabittir: |z| ≥ 1,96 (iki yönlü %95 düzeyi) istatistiksel olarak anlamlı, daha küçük değerler anlamlı değil olarak bildirilir. p değeri gösterilmez. Dönüşümler ziyaretçi sayısını aşamaz ve ziyaretçi sayıları sıfırdan büyük olmalıdır. Test, ziyaretçilerin rastgele bölündüğünü ve örneklem büyüklüğünün önceden belirlendiğini varsayar.

Örnek hesaplama

A varyantı: 5.000 ziyaretçi, 250 dönüşüm, yani pA = 5,00%. B varyantı: 5.000 ziyaretçi, 300 dönüşüm, yani pB = 6,00%. Birleşik oran 550 / 10.000 = %5,5 olup SE ≈ 0,00456 çıkar. 0,01'lik fark buna bölününce z ≈ 2,19 bulunur. Artış 1 / 5 = 20,00%. 2,19 değeri 1,96'nın üstünde olduğundan karar İstatistiksel olarak anlamlı olur. Aynı oranlarla varyant başına yalnızca 1.000 ziyaretçi olsaydı z 0,98'e düşer ve sonuç anlamlı olmazdı.

Bu örneği dene →

Sık yapılan hatalar

  • Dönüşüm alanına dönüşüm oranı yazmak. Alan sayı ister (250), yüzde değil (5).
  • Sonuç anlamlı çıkar çıkmaz testi durdurmak. Sürekli bakıp erken bitirmek yanlış pozitifleri artırır; örneklem büyüklüğünü önceden belirleyin.
  • %20,00 artışı yüzde puan sanmak. Bu göreli bir artıştır: %5'ten %6'ya çıkmak 1 puanlık kazançtır, göreli olarak %20 eder.
  • Anlamlı sonucu değişikliğin büyük ya da değerli olduğunun kanıtı saymak. Yalnızca bu eşikte farkın tesadüf olma ihtimalinin düşük olduğunu söyler.
  • Eşit olmayan ya da rastgele olmayan trafik bölmelerinden toplamlar girmek veya geri dönen ziyaretçileri iki kez saymak; testin varsaydığı bağımsızlığı bozar.

Bu hesaplama hakkında

Bu hesaplayıcı, iki dönüşüm oranı arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını kontrol etmek için iki oranlı z-testi çalıştırır; her iki örneklem büyüklüğünden ve dönüşüm sayısından ortak (pooled) standart hata hesaplanır, ardından elde edilen z-skoru, %95 güven düzeyinde (çift yönlü) anlamlılık sınırı olan 1,96 ile karşılaştırılır.

Ürün yöneticileri, büyüme pazarlamacıları ve UX araştırmacıları, bir açılış sayfası, e-posta konu başlığı veya ödeme akışı üzerinde yaptıkları A/B testinin ardından dönüşümlerdeki artışın gerçek mi yoksa rastgele bir sapma mı olduğuna karar vermek için bunu kullanır. Her iki varyant için ziyaretçi ve dönüşüm sayılarını girerek iki dönüşüm oranını, göreli artışı, z-skorunu ve anlamlı / anlamlı değil sonucunu görün.

Bu faydalı oldu mu?

En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.

Yorumlar (0)

  • İlk yorumu siz yazın.

Popüler hesaplayıcılar

Tüm Hesaplayıcılar