A/B-Test-Rechner: Sequenzielles Testen

Sequenzielles Sampling hilft bei Echtzeit-Entscheidungen. Unser Tool eignet sich für die Durchführung sequenzieller A/B-Tests.

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Konversionsraten im Graubereich sind von der Basislinie nicht zu unterscheiden.

Der Prozentsatz der Fälle, in denen ein minimaler Effekt erkannt wird, wenn er tatsächlich existiert

Der Prozentsatz der Fälle, in denen ein Unterschied erkannt wird, wenn er tatsächlich nicht existiert

Ergebnisse der sequentiellen Analyse

Kontrolle gewinnt, wenn:

0

Gesamte Konversionen

Alternative gewinnt, wenn:

0

Konversionen voraus

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A/B-Test-Rechner: Sequenzielles Testen

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Der Rechner für sequenzielle Stichproben hilft bei der Bestimmung der optimalen Stichprobengröße für sequentielle A/B-Tests. Dieses Tool verwendet statistische Methoden zur Berechnung der Mindestanzahl von Beobachtungen, die für statistisch zuverlässige Ergebnisse erforderlich sind.

Sequenzielle Tests ermöglichen es, ein Experiment früher zu beenden, wenn statistische Signifikanz erreicht ist, was Zeit und Ressourcen spart. Das Tool berücksichtigt die Basiskonversionsrate, den minimalen erkennbaren Effekt und die statistische Power.

Dieser Rechner ist besonders nützlich für Marketingexperten, Datenanalysten und A/B-Testspezialisten, die den Prozess der Durchführung von Experimenten optimieren und schnelle Ergebnisse erzielen möchten.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Der Rechner für sequentielle A/B-Testanalyse ist ein Tool, das hilft, den optimalen Zeitpunkt zum Stoppen eines Experiments auf der Grundlage statistischer Daten zu bestimmen. Er berücksichtigt die Basiskonversion, den minimalen nachweisbaren Effekt, die statistische Power und das Signifikanzniveau, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung über die Fortsetzung oder das Beenden des Tests zu treffen.

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Nützliche Tools

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Berechnung der Stichprobengröße für sequenzielle Tests

Berechnet die optimale Stichprobengröße basierend auf der Basiskonversionsrate, dem minimalen erkennbaren Effekt und statistischen Parametern für sequentielle Tests.

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Berücksichtigung von statistischer Power und Signifikanzniveau

Ermöglicht die Anpassung der statistischen Power (60-95%) und des Signifikanzniveaus (1-10%) für genaue Testergebnisse.

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Ressourcenoptimierung für A/B-Tests

Hilft, Ressourcen zu sparen, indem das Experiment bei Erreichen statistischer Signifikanz früher beendet werden kann.