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.
Les taux de conversion dans la zone grise ne seront pas distinguables de la ligne de base.
Le pourcentage de fois qu'un effet minimum sera détecté, s'il existe
Le pourcentage de fois qu'une différence sera détectée, si elle n'existe PAS
Taille de l'échantillon
1,030
par variation
Enregistrer le résultat
Fonctionnalités de l'outil "Calculateur de taille d'échantillon"
Détermination du nombre minimal d'observations
Permet de calculer la quantité de données nécessaires pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.
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.
Utile pour les tests A/B
Optimise le processus de collecte de données, en éliminant les ressources redondantes pour l'analyse.
Outils utiles
Test du chi carré
Effectuez un test statistique du chi carré
Analyse statistique
Analyse des résultats d'AB tests
Sauvegarde des résultats
Test T pour deux échantillons
Comparez les moyennes de deux échantillons
- Comparaison des moyennes
- Test statistique
Sauvegarde des résultats
Calculateur d'échantillonnage séquentiel
Calculez la taille d'échantillon pour les tests séquentiels en A/B testing
- Analyse statistique
- Accélérez la vérification d'hypothèses
- Test séquentiel
Calculateur de test AB: taille de l'échantillon (Sample Size)
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.