Calculateur de test AB: taille de l'échantillon (Sample Size)

Calculez la taille d'échantillon nécessaire pour les études et expériences statistiques, en tenant compte du niveau de signification et de l'intervalle de confiance.

%20.00%
%15% — 25%

Les taux de conversion dans la zone grise ne seront pas distinguables de la ligne de base.

Pourcentage de fois où la taille d'effet minimale sera détectée, en supposant qu'elle existe

Pourcentage de fois où une différence sera détectée, en supposant qu'elle N'existe PAS

Taille de l'échantillon:

1,030

par variation

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Calculateur de taille d'échantillon pour la planification de tests A/B

alien

Le calculateur de taille d'échantillon permet de déterminer le nombre d'observations nécessaires pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. Ceci est important pour la planification d'expériences, de recherches et de tests marketing.

L'échantillon doit être suffisamment grand pour que les résultats soient fiables, mais pas trop grand pour ne pas gaspiller de ressources inutiles. Notre outil prend en compte le niveau de confiance, la marge d'erreur acceptable et la variabilité attendue des données.

Cet outil est utile pour les analystes, les chercheurs, les spécialistes du marketing et tous ceux qui travaillent avec des données statistiques et souhaitent planifier de manière optimale les recherches.

Foire aux questions (FAQ)

La taille de l'échantillon dépend du niveau de confiance souhaité, de la marge d'erreur admissible, de la taille de la population et de la taille de l'effet attendue (MDE). Les effets importants nécessitent des échantillons plus petits, tandis que les effets plus petits nécessitent des échantillons plus grands pour être détectés.

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4.5(24 utilisateurs ont évalué)

Outils utiles

o1

Détermination du nombre minimal d'observations

Permet de calculer la quantité de données nécessaires pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.

o1

Prend en compte l'intervalle de confiance et le niveau de signification

Aide à réduire la probabilité d'erreur dans les expériences et les tests marketing.

o1

Utile pour les tests A/B

Optimise le processus de collecte de données, en éliminant les ressources redondantes pour l'analyse.