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

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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

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

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.

Le niveau de confiance (généralement 95 %) indique à quel point vous êtes confiant dans vos résultats. La marge d'erreur admissible est la plage d'incertitude autour de votre estimation. Un niveau de confiance plus élevé ou une marge d'erreur plus petite nécessitent des échantillons plus grands.

Adoptez une approche conservatrice: une répartition égale en deux groupes, 50/50.

Si la population est limitée, utilisez une correction pour la population finie et essayez de maximiser la couverture. Dans le cas de très petits échantillons, utilisez des méthodes d'analyse non paramétriques et tenez compte de la puissance statistique réduite.

Si vous choisissez un MDE trop petit, un échantillon énorme sera nécessaire, ce qui peut être irréalisable. Si vous choisissez un MDE trop grand, vous pourriez passer à côté d'effets faibles mais importants. Le MDE optimal doit refléter la valeur commerciale ou de recherche de l'effet.

La puissance statistique est la probabilité de détecter un effet réel (s'il existe) et d'éviter une erreur de type II (un faux négatif). Une puissance plus élevée (généralement 80 % ou plus) nécessite une taille d'échantillon plus grande pour garantir que vous ne manquerez pas un résultat significatif.

Plus la variabilité des données de la population (écart type) est grande, plus la taille de l'échantillon nécessaire pour atteindre la même précision est grande. Cela est dû au fait qu'une plus grande variabilité rend plus difficile l'obtention d'une estimation précise de la moyenne de la population.

Pour les études comparatives, vous avez besoin d'un calcul de la taille de l'échantillon qui tient compte de l'effet minimal détectable (la plus petite différence que vous jugez importante) et de la puissance statistique pour garantir que votre expérience est capable de détecter cette différence.
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