Calculateur de tests A/B: échantillonnage séquentiel

L'échantillonnage séquentiel aide à prendre des décisions en temps réel. Notre outil est adapté à la réalisation de tests A/B séquentiels.

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1.00%

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

Pourcentage de fois où l'effet minimal sera détecté s'il existe

Pourcentage de fois où une différence sera détectée si elle N'existe PAS

Résultats séquentiels

Le contrôle gagne si :

0

Total des conversions

Le traitement gagne si :

0

Conversions d'avance

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Calculateur d'échantillonnage séquentiel pour les tests A/B

alien

Le calculateur d'échantillonnage séquentiel aide à déterminer la taille optimale de l'échantillon pour les tests A/B séquentiels. Cet outil utilise des méthodes statistiques pour calculer le nombre minimal d'observations nécessaires pour obtenir des résultats fiables.

Le test séquentiel permet d'arrêter l'expérience plus tôt lorsque la signification statistique est atteinte, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources. L'outil prend en compte la conversion de base, l'effet minimal détectable et la puissance statistique.

Ce calculateur est particulièrement utile pour les marketeurs, les analystes de données et les spécialistes des tests A/B qui souhaitent optimiser le processus d'expérimentation et obtenir des résultats rapides.

Foire aux questions (FAQ)

Le calculateur pour l'analyse séquentielle des tests A/B est un outil qui aide à déterminer le moment optimal pour arrêter une expérience en fonction des données statistiques. Il prend en compte le taux de conversion de base, l'effet minimal détectable, la puissance statistique et le niveau de signification pour vous aider à prendre une décision éclairée quant à la poursuite ou à l'arrêt du test.

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4.5(24 utilisateurs ont évalué)

Outils utiles

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Calcul de la taille d'échantillon pour les tests séquentiels

Calcule la taille d'échantillon optimale en fonction de la conversion de base, de l'effet minimal détectable et des paramètres statistiques pour les tests séquentiels.

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Prise en compte de la puissance statistique et du niveau de signification

Permet de configurer la puissance statistique (60-95%) et le niveau de signification (1-10%) pour obtenir des résultats de test précis.

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Optimisation des ressources pour les tests A/B

Aide à économiser des ressources en permettant d'arrêter l'expérience plus tôt lorsque la signification statistique est atteinte.