Standart test
Havuzlanmış iki oranlı z-testi, yani çoğu A/B test platformunun kapak altında raporladığı şey.
Araçlar / İstatistiksel Anlamlılık Hesaplayıcı
İki varyant için ziyaretçi ve dönüşüm sayılarını girin. P-değerini, göreli artışı ve farkın anlamlı olup olmadığına dair açık bir cevabı alın.
z = (p̂B − p̂A) ÷ √( p̄(1 − p̄)(1/nA + 1/nB) )
Sonucu görmek için değerleri girin
Kontrolü gören ziyaretçiler ve bunlardan kaçının dönüşüm yaptığı.
Meydan okuyan için aynı iki sayı. Dönüşümler ziyaretçileri aşamaz.
Her iki dönüşüm oranını, göreli artışı, z istatistiğini, p-değerini ve 0,05'i geçip geçmediğini alırsınız.
B varyantının önde olması, B varyantının daha iyi olmasıyla aynı şey değildir. Bu araç gerçek bir farkı sıradan gürültüden ayırır.
Havuzlanmış iki oranlı z-testi, yani çoğu A/B test platformunun kapak altında raporladığı şey.
Anlamlı bir %0,2 artış ile anlamsız bir %40 artış çok farklı kararlar gerektirir. İki sayı da gösterilir.
Hüküm alışılmış 0,05 kesme noktasını kullanır ve bunu açıkça söyler, p-değerini bir rozetin arkasına saklamaz.
İki sayfa sürümü arasında kayıt ya da satın alma oranlarını karşılaştırın.
Açılma ya da tıklama oranındaki farkın gürültüden fazlası olup olmadığını kontrol edin.
Aynı sorunun iki farklı ifadesi arasında evet oranını karşılaştırın.
z = (p̂_B − p̂_A) ÷ √( p̄(1 − p̄) × (1/n_A + 1/n_B) ) burada p̄ = (x_A + x_B) ÷ (n_A + n_B)
p̄ iki varyant genelindeki havuzlanmış dönüşüm oranıdır; sıfır hipotezi iki oranın eşit olduğunu söylediği için kullanılır. P-değeri, o z için çift kuyruklu normal olasılıktır.
İki oranlı z-testi kullanın. Dönüşüm oranlarını iki varyant genelinde havuzlayın, farkın standart hatasını hesaplayın, gözlenen farkı buna bölün ve o z'yi çift kuyruklu bir p-değerine çevirin.
p 0,05'in altındaysa fark alışılmış olarak istatistiksel anlamlı sayılır.
İki varyant gerçekten aynı performansı gösterseydi bu büyüklükte bir farkın pek olası olmayacağı demek. Farkın büyük olduğu ya da ticari olarak önemli olduğu anlamına gelmez.
Canlıya almaya karar vermeden önce artışı her zaman p-değerinin yanında okuyun.
Taban oranınıza ve tespit etmeye değer en küçük artışa bağlı. Düşük bir taban oranda küçük bir göreli artışı yakalamak varyant başına on binlerce ziyaretçi alabilir.
Örneklem büyüklüğü hesaplayıcı hedeflenen bir hata payı için başlangıç rakamı verir.
Hayır. Tekrar tekrar bakıp ilk yeşil sonuçta durmak yanlış pozitif oranınızı %5'in epey üstüne çıkarır.
Örneklem büyüklüğünü önceden belirleyin, ona kadar çalıştırın, sonra sonucu bir kez okuyun.
Hüküm standart %95 seviyesini, yani p < 0,05'i kullanır. Tam p-değeri her zaman gösterilir, böylece bağlamınız gerektiriyorsa daha katı bir eşik uygulayabilirsiniz.
Varyantların farklı olduğuna dair yeterli kanıtınız yok demektir. Bu, aynı oldukları kanıtı değildir. Ya daha büyük bir örnekleme kadar çalıştırmaya devam edin ya da gerçek farkın peşine düşmeye değmeyecek kadar küçük olduğunu kabul edin.
Doğrudan hayır. Aynı anda birkaç varyantı karşılaştırmak yanlış pozitif şansını yükseltir, yani bir düzeltmeye ya da genel bir teste ihtiyacınız olur. Ki-kare hesaplayıcı çok varyantlı bir dönüşüm tablosunu işler.
Hayır. Her şey tarayıcınızda çalışır.
Taze anket yanıtları mı topluyorsunuz? Deneyin Formms kısa bağlantı ve QR'li bir form için.
Formms anketi bir prompttan kurar, sonra sayıları her an bu hesaplayıcılara geri yapıştırabilirsiniz.
Demo forma bak →