حاسبة التحليل التسلسلي لاختبارات A/B (Sequential Sampling)

التحليل التسلسلي يساعدك في اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي. أداتنا مناسبة لإجراء اختبارات A/B التسلسلية.

%20.00%
%15% — 25%

معدلات التحويل في المنطقة الرمادية لن تكون مميزة عن المستوى الأساسي.

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

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

حاسبة أخذ العينات المتسلسل لاختبارات A/B

alien

تساعدك حاسبة أخذ العينات المتسلسل في تحديد الحجم الأمثل للعينة لاختبارات A/B المتسلسلة. تستخدم الأداة طرقاً إحصائية لحساب الحد الأدنى من الملاحظات المطلوبة للحصول على نتائج موثوقة.

يتيح الاختبار المتسلسل إيقاف التجربة مبكراً عند تحقيق الدلالة الإحصائية، مما يوفر الوقت والموارد. تأخذ الأداة في الاعتبار معدل التحويل الأساسي، الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف، والقوة الإحصائية.

هذه الحاسبة مفيدة بشكل خاص للمسوقين، محللي البيانات، والمتخصصين في اختبارات A/B الذين يحتاجون إلى تحسين عملية التجارب والحصول على نتائج سريعة.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أخذ العينات المتسلسل هو أسلوب إحصائي يسمح بإنهاء التجربة مبكرًا عند تحقيق الدلالة الإحصائية. هذا يوفر الوقت والموارد مقارنة بتحديد حجم عينة ثابت.

تستخدم الحاسبة أساليب إحصائية لحساب الحد الأدنى لحجم العينة بناءً على معدل التحويل الأساسي، وأقل تأثير يمكن اكتشافه، والقوة الإحصائية، ومستوى الدلالة. توضح متى يمكن إنهاء التجربة.

التأثير المطلق هو الفرق بالنسبة المئوية (مثلاً زيادة 5% في التحويل). التأثير النسبي هو التغير النسبي من معدل التحويل الأساسي (مثلاً زيادة 25% من معدل تحويل أساسي 20%).

القوة الإحصائية (60-95%) تحدد احتمال اكتشاف التأثير إذا كان موجودًا. مستوى الدلالة (1-10%) يحدد احتمال الخطأ. كلما زادت القوة الإحصائية زاد حجم العينة المطلوب.

الاختبار المتسلسل مثالي لاختبارات A/B ذات تكلفة الملاحظة العالية، عندما يكون من المهم توفير الموارد. كما أنه مفيد للحصول على نتائج سريعة في الحملات التسويقية.
o1

حساب حجم العينة للاختبار المتسلسل

يحسب الحجم الأمثل للعينة بناءً على معدل التحويل الأساسي، الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف، والمعايير الإحصائية للاختبار المتسلسل.

o1

أخذ القوة الإحصائية ومستوى الدلالة في الاعتبار

يتيح ضبط القوة الإحصائية (60-95%) ومستوى الدلالة (1-10%) للحصول على نتائج دقيقة.

o1

تحسين الموارد لاختبارات A/B

يساعد في توفير الموارد من خلال السماح بإيقاف التجربة مبكراً عند تحقيق الدلالة الإحصائية.