A/B-Test-Rechner: Stichprobengrößen-Schätzung
Berechnen Sie die erforderliche Stichprobengröße für statistische Studien und Experimente unter Berücksichtigung von Signifikanzniveau und Konfidenzintervall.
Konversionsraten in der Grauzone sind nicht vom Basiswert zu unterscheiden.
Prozentsatz der Fälle, in denen der minimale Effekt erkannt wird, wenn er existiert
Prozentsatz der Fälle, in denen ein Unterschied erkannt wird, wenn er NICHT existiert
Stichprobengröße:
1,030
pro Variation
Ergebnis speichern
Stichprobengrößenrechner für die Planung von AB-Tests
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.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Dieses Tool bewerten
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
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.