Calculateur de signification statistique pour les tests A/B
Guide
Calculateur de signification statistique pour les tests A/B
Saisissez le nombre de visiteurs et de conversions pour votre version de contrôle (A) et votre version de variant (B) et voyez immédiatement si la différence entre elles est réelle ou simplement du bruit. Le calculateur effectue un test z sur deux proportions, calcule la valeur p, l'augmentation absolue et relative, et l'intervalle de confiance pour la différence, puis transforme ces chiffres en une conclusion claire : vainqueur, pas de différence, ou continuer l'expérience.
Il utilise le même test z sur la variance combinée qui alimente les calculateurs de signification derrière des outils comme Optimizely, VWO et Convert. Tous les calculs se font dans le navigateur, donc les données de vos expériences ne quittent jamais la page.
Comment utiliser
- Saisissez le nombre total de visiteurs ayant vu l' Contrôle (A) et le nombre de conversions parmi eux.
- Saisissez le nombre total de visiteurs ayant vu l' Variant (B) et le nombre de conversions parmi eux.
- Sélectionnez un niveau de confiance (90%, 95%, ou 99%) et choisissez un test unilatéral ou bilatéral.
- Lisez la conclusion au sommet du panneau de résultats et vérifiez les détails concernant la valeur p, le z-score, l'augmentation et l'intervalle de confiance.
- Cliquez sur l'un des exemples préconfigurés au bas des entrées pour voir comment un vainqueur clair, un résultat limite et un test à faible trafic se présentent.
Caractéristiques
- Test z sur deux proportions — test de signification sur la variance combinée, la norme pour comparer les taux de conversion.
- Valeur p exacte — calculée à partir de la fonction de répartition normale utilisant une approximation précise de erf.
- Unilatéral ou bilatéral — choisissez selon que vous vous intéressez uniquement à B battant A ou à toute différence.
- Intervalle de confiance — pour la différence absolue (en points de pourcentage) et pour l'augmentation relative.
- Conclusions intelligentes — distingue entre insuffisance de données, pas de différence réelle, et une différence nécessitant plus d'échantillons.
- Analyse visuelle — des barres pour les taux de conversion et un aperçu du partage du trafic afin de repérer des allocations déséquilibrées.
- Traitement côté client à 100 % — les chiffres de votre expérience restent dans votre navigateur, rien n'est envoyé.
FAQ
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Qu'est-ce que la signification statistique dans un test A/B ?
La signification statistique est la probabilité que la différence observée entre deux variants soit causée par un effet réel plutôt que par le hasard. Le seuil conventionnel est une valeur p inférieure à 0,05, ce qui signifie moins de 5% de chances que la différence observée apparaisse si les variants étaient effectivement identiques.
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Qu'est-ce que signifie exactement la valeur p ?
La valeur p est la probabilité d'observer une différence aussi grande que celle observée (ou plus grande) si les deux variants fonctionnent vraiment de la même manière. Une valeur p faible (par exemple, 0,01) signifie que ce résultat serait très improbable sous l'hypothèse nulle, ce qui est preuve que les variants se comportent différemment. La valeur p n'est pas la probabilité que B soit meilleur que A.
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Quand utiliser un test unilatéral versus un test bilatéral ?
Utilisez un test bilatéral lorsque vous souhaitez détecter toute différence entre A et B, y compris le cas où B est moins performant. Utilisez un test unilatéral lorsque vous avez une hypothèse directionnelle (B est meilleur que A) établie avant de lancer l'expérience, et que vous n'agiriez pas face à un résultat dans l'autre sens. Un test bilatéral est la valeur par défaut plus sécurisée pour la plupart des expériences de produit.
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Quelle est la différence entre l'augmentation absolue et relative ?
L'augmentation absolue est la différence brute des taux de conversion exprimée en points de pourcentage (par exemple, passer de 5% à 6% correspond à une augmentation absolue de 1 point de pourcentage). L'augmentation relative exprime ce changement en pourcentage par rapport au taux initial (passer de 5% à 6% correspond à une augmentation relative de +20%). L'augmentation relative est généralement citée par les marketers, mais l'augmentation absolue détermine l'impact en dollars à un volume de trafic donné.
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