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A/B-Test statistische Signifikanz-Rechner

DatenEntwicklerMathe

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A/B-Test statistische Signifikanz-Rechner

Geben Sie die Anzahl der Besucher und Konversionsraten für Ihre Kontrollversion (A) und Variante (B) ein, um sofort zu sehen, ob der Unterschied zwischen ihnen real ist oder nur durch Zufall verursacht wurde. Der Rechner führt einen zwei-Proportions-z-Test durch, berechnet den p-Wert, den absoluten und relativen Lift sowie den Konfidenzintervall für den Unterschied, und wandelt die Zahlen in eine klare Entscheidung um: Sieger, kein Unterschied oder Fortsetzung des Tests.

Es verwendet denselben gepoolten-Variance-z-Test, der die Signifikanzrechner hinter Tools wie Optimizely, VWO und Convert antreibt. Alle Berechnungen erfolgen im Browser, sodass Ihre Experimente-Zahlen nie außerhalb der Seite verschwinden.

Nutzung

Geben Sie die Gesamtanzahl der Besucher ein, die die Kontrollversion (A) erlebt haben und wie viele von ihnen konvertiert haben.
Geben Sie die Gesamtanzahl der Besucher ein, die die Variante (B) erlebt haben und wie viele von ihnen konvertiert haben.
Wählen Sie einen Konfidenzniveau (90%, 95% oder 99%) und wählen Sie einen einteiligen oder zweiteiligen Test.
Lesen Sie die Entscheidung am oberen Rand des Ergebnisbereichs und überprüfen Sie die Aufteilung für den p-Wert, den z-Wert, den Lift und das Konfidenzintervall.
Klicken Sie auf eines der Beispielvorlagen am unteren Rand der Eingabefelder, um zu sehen, wie ein klarer Sieger, ein grenzverlaufendes Ergebnis und ein Test mit geringer Besucheranzahl aussieht.

Funktionen

Zwei-Proportions-z-Test — gepoolter-Variance-Signifikanz-Test, der Standard zur Vergleichung von Konversionsraten.
Genauer p-Wert — berechnet aus der Standardnormalen CDF mit einer hochpräzisen erf-Aproximation.
Einteiliger oder zweiteiliger Test — wählen Sie basierend darauf, ob Sie nur auf die Tatsache achten, dass B besser ist als A, oder auf jede Differenz.
Konfidenzintervalle — sowohl für den absoluten Unterschied (in Prozentpunkten) als auch für den relativen Lift.
Intelligente Entscheidungen — unterscheidet zwischen zu wenig Daten, kein echter Unterschied und einem Unterschied, der mehr Proben benötigt.
Visuelle Aufteilung — Balken für Konversionsraten und eine Übersicht über den Besucheranteil, damit Sie unbalancierte Verteilungen erkennen können.
100% clientseitig — Ihre Experimente-Zahlen bleiben im Browser, nichts wird hochgeladen.

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 Häufig gestellte Fragen

Was ist statistische Signifikanz in einem A/B-Test?

Statistische Signifikanz ist die Wahrscheinlichkeit, dass der beobachtete Unterschied zwischen zwei Varianten durch einen echten Effekt verursacht wurde, anstatt durch Zufall. Der übliche Schwellwert beträgt ein p-Wert unter 0,05, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass der beobachtete Unterschied bei identischen Varianten auftreten würde, unter 5% liegt.
Was bedeutet der p-Wert tatsächlich?

Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, einen Unterschied der Größe, die Sie beobachtet haben (oder größer) zu sehen, wenn die beiden Varianten tatsächlich gleich performen. Ein kleiner p-Wert (z. B. 0,01) bedeutet, dass das Ergebnis unter der Nullhypothese sehr unwahrscheinlich wäre, was Hinweise darauf gibt, dass die Varianten sich unterschiedlich verhalten. Der p-Wert ist nicht die Wahrscheinlichkeit, dass B besser ist als A.
Wann sollte ich einen einteiligen statt zweiteiligen Test verwenden?

Verwenden Sie einen zweiteiligen Test, wenn Sie jede Differenz zwischen A und B erkennen möchten, einschließlich der Situation, dass B schlechter ist. Verwenden Sie einen einteiligen Test, wenn Sie eine Richtungshypothese (B ist besser als A) vor der Durchführung des Experiments festgelegt haben und auf ein Ergebnis in der entgegengesetzten Richtung nicht reagieren würden. Der zweiteilige Test ist die sicherere Standard für die meisten Produktexperimente.
Was ist der Unterschied zwischen absolutem und relativen Lift?

Der absolute Lift ist der direkte Unterschied der Konversionsraten in Prozentpunkten (z. B. von 5% auf 6% ist ein +1 Prozentpunkt absoluter Lift). Der relative Lift gibt diesen Unterschied als Prozentsatz des ursprünglichen Wertes an (von 5% auf 6% ist ein +20% relativer Lift). Der relative Lift ist die Zahl, die Marketing-Experten normalerweise nennen, aber der absolute Lift bestimmt den Geldwirkung bei gegebenem Besucherumfang.

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