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Calculateur d'échantillonnage séquentiel pour A/B tests

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

%20.00%
%15% — 25%

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

Pourcentage du temps où l'effet minimal sera détecté s'il existe

Pourcentage du temps où une différence sera détectée si elle N'EXISTE PAS

Calculateur d'échantillonnage séquentiel pour les tests A/B

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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)

L'échantillonnage séquentiel est une méthode statistique qui permet d'arrêter une expérience plus tôt lorsqu'une signification statistique est atteinte. Cela permet d'économiser du temps et des ressources par rapport à une taille d'échantillon fixe.

Le calculateur utilise des méthodes statistiques pour calculer la taille minimale de l'échantillon en fonction du taux de conversion de base, de l'effet minimal détectable, de la puissance statistique et du niveau de signification. Il indique quand l'expérience peut être arrêtée.

L'effet absolu est une différence en pourcentage (ex : augmentation de 5% de la conversion). L'effet relatif est le changement en pourcentage par rapport à la conversion de base (ex : augmentation de 25% à partir d'une base de 20%).

La puissance statistique (60-95%) détermine la probabilité de détecter un effet s'il existe. Le niveau de signification (1-10%) détermine la probabilité d'une fausse alerte. Une puissance plus élevée nécessite une taille d'échantillon plus grande.

Les tests séquentiels sont idéaux pour les tests A/B avec un coût d'observation élevé, lorsque l'économie de ressources est importante. Ils sont aussi utiles pour obtenir rapidement des résultats dans les campagnes marketing.
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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.