حاسبة اختبار A/B: حجم العينة (Sample Size)

حساب حجم العينة المطلوب للبحث الإحصائي والتجارب، مع مراعاة مستوى الأهمية وفترة الثقة.

حساب حجم العينة

لن تكون معدلات التحويل في المنطقة الرمادية قابلة للتمييز عن خط الأساس.

النسبة المئوية للوقت الذي سيتم فيه اكتشاف الحد الأدنى من التأثير، إذا كان موجودًا

النسبة المئوية للوقت الذي سيتم فيه اكتشاف فرق، إذا لم يكن موجودًا

حجم العينة

1,030

لكل متغير

حفظ النتيجة

https://devbox.tools/ar/utils/sample-size-calculator/#!rate=20&power=80&alpha=5&effect=5&type=absolute
استكشف الأدوات المشابهة
دعم DevBox Tools ❤️

ميزات أداة "حساب حجم العينة"

تحديد العدد الأدنى من الملاحظات

يتيح حساب كمية البيانات المطلوبة للحصول على نتائج مهمة إحصائياً.

تأخذ في الاعتبار الفترة الثقة ومستوى الأهمية

يساعد في تقليل احتمالية الخطأ في التجارب والاختبارات التسويقية.

مفيدة لاختبارات A/B

يُحسّن عملية جمع البيانات، مما يلغي الموارد الزائدة للتحليل.

حاسبة اختبار A/B: حجم العينة (Sample Size)

alien

تساعد حاسبة حجم العينة في تحديد كم عدد الملاحظات المطلوبة للحصول على نتائج مهمة إحصائياً. هذا مهم لتخطيط التجارب والبحوث والاختبارات التسويقية.

يجب أن تكون العينة كبيرة بما فيه الكفاية لتكون النتائج موثوقة، ولكن ليست كبيرة جداً لتجنب إهدار الموارد. تأخذ أداتنا في الاعتبار مستوى الثقة وهامش الخطأ والتباين المتوقع للبيانات.

هذه الأداة مفيدة للمحللين والباحثين والمسوقين وأي شخص يعمل مع البيانات الإحصائية ويريد تخطيط البحث بأمثل طريقة.

الأسئلة المتداولة (FAQ)

يعتمد حجم العينة على مستوى الثقة المطلوب، وهامش الخطأ المقبول، وحجم السكان، وحجم التأثير المتوقع (MDE). تتطلب التأثيرات الكبيرة عينات أصغر، بينما تتطلب التأثيرات الأصغر عينات أكبر للكشف عنها.

يشير مستوى الثقة (عادة 95%) إلى مدى ثقتك في نتائجك. هامش الخطأ المقبول هو نطاق عدم اليقين حول تقديرك. يتطلب مستوى ثقة أعلى أو هامش خطأ مقبول أصغر عينات أكبر.

استخدم نهجًا متحفظًا - تقسيمًا متساويًا إلى مجموعتين بنسبة 50/50.

إذا كان عدد السكان محدودًا، فاستخدم تصحيحًا للسكان المحدودين وحاول زيادة التغطية إلى أقصى حد ممكن. في حالة العينات الصغيرة جدًا، استخدم طرق تحليل غير معلمية وخذ في الاعتبار انخفاض القوة الإحصائية.

إذا تم اختيار MDE صغير جدًا، فسيتم طلب حجم عينة ضخم، مما قد لا يكون عمليًا. إذا تم اختيار MDE كبير جدًا، فقد يتم تفويت تأثيرات صغيرة ولكنها مهمة. يجب أن يعكس MDE الأمثل القيمة التجارية أو البحثية للتأثير.

القوة الإحصائية هي احتمالية اكتشاف تأثير حقيقي (إذا كان موجودًا) وتجنب خطأ من النوع الثاني (نتيجة سلبية خاطئة). تتطلب القوة الأعلى (عادةً 80% أو أكثر) حجم عينة أكبر لضمان عدم تفويت نتيجة مهمة.

كلما زاد التباين في بيانات السكان (الانحراف المعياري)، زاد حجم العينة اللازم لتحقيق نفس الدقة. هذا لأن التباين الكبير يجعل من الصعب الحصول على تقدير دقيق لمتوسط السكان.

للدراسات المقارنة، تحتاج إلى حساب حجم العينة الذي يأخذ في الاعتبار الحد الأدنى من التأثير القابل للاكتشاف (أصغر فرق تعتبره مهمًا) والقوة الإحصائية لضمان أن تجربتك قادرة على اكتشاف هذا الفرق.

قيّم هذه الأداة
4.5(25 المستخدمين قيّموا)