A/B-Test-Rechner: Stichprobengrößen-Schätzung
Berechnen Sie die erforderliche Stichprobengröße für statistische Studien und Experimente unter Berücksichtigung von Signifikanzniveau und Konfidenzintervall.
Konversionsraten im Graubereich sind von der Basislinie nicht zu unterscheiden.
Der Prozentsatz der Zeit, in der ein minimaler Effekt erkannt wird, wenn er existiert
Der Prozentsatz der Zeit, in der ein Unterschied erkannt wird, wenn er NICHT existiert
Stichprobengröße
1,030
pro Variante
Ergebnis speichern
Funktionen des Tools "Stichprobengrößenrechner"
Bestimmung der Mindestanzahl von Beobachtungen
Ermöglicht die Berechnung, wie viele Daten benötigt werden, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten.
Berücksichtigt Konfidenzintervall und Signifikanzniveau
Hilft, die Fehlerwahrscheinlichkeit in Experimenten und Marketingtests zu reduzieren.
Nützlich für A/B-Tests
Optimiert den Datenerfassungsprozess und vermeidet übermäßige Ressourcen für die Analyse.
Nützliche Tools
Chi-Quadrat-Test
Führen Sie einen statistischen Chi-Quadrat-Test durch
Statistische Analyse
Analyse von AB-Testergebnissen
Ergebnisse speichern
T-Test für zwei Stichproben
Vergleichen Sie die Mittelwerte zweier Stichproben
- Mittelwertvergleich
- Statistischer Test
Ergebnisse speichern
Rechner für sequenzielle Stichproben
Berechnen Sie die Stichprobengröße für sequentielle Tests in A/B-Tests
- Statistische Analyse
- Hypothesenprüfung beschleunigen
- Sequenzielles Testen
A/B-Test-Rechner: Stichprobengrößen-Schätzung
Der Stichprobengrößenrechner hilft dabei, die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die erforderlich sind, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten. Dies ist wichtig für die Planung von Experimenten, Studien und Marketingtests.
Die Stichprobe sollte groß genug sein, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern, aber nicht übermäßig groß, um keine unnötigen Ressourcen zu verschwenden. Unser Tool berücksichtigt das Konfidenzniveau, die zulässige Fehlerspanne und die erwartete Variabilität der Daten.
Dieses Tool ist nützlich für Analysten, Forscher, Marketingexperten und alle, die mit statistischen Daten arbeiten und Studien optimal planen möchten.