מחשבון בדיקות A/B: מבחן כי בריבוע

מבחן Chi-Square קובע אם יש קשר מובהק בין משתנים קטגוריים. השתמש בו כדי לבדוק אי תלות בין משתנים או כדי להעריך את מידת ההתאמה בין התדרים הצפויים והנצפים.

המחשבון משתמש בנתונים על מספר ההצלחות והמספר הכולל של משתמשים בכל מדגם. בהתבסס על ערכים אלה, הוא יוצר אוטומטית טבלה של 2x2 (וריאנט A / וריאנט B × הצלחה / כישלון) ומחשב את הנתון של χ².

ערך p נמוך מ-0.05 (בדרך כלל) מצביע על קשר מובהק בין משתנים. הכלי מספק את סטטיסטיקת הצ'י ריבוע, דרגות החופש וערך ה-p לפרשנות.

בדיקות Chi-Square דורשות: תצפיות עצמאיות, נתונים קטגוריים, גודל מדגם מספיק ודגימה אקראית מאוכלוסיה כללית.

בדיקה זו אינה מומלצת עבור מערכי נתונים קטנים מאוד. במקרים כאלה עדיף להשתמש במבחן המדויק של פישר.

כֵּן. המחשבון מתאים לניתוח המרות, שיעור קליקים, רישומים, רכישות ועוד מדדים בינאריים המשווים בין שתי קבוצות משתמשים.

מבחן Goodness-of-Fit משמש כדי לבדוק אם התדרים הנצפים של משתנה קטגורי בודד תואמים להתפלגות צפויה. מבחן עצמאות משמש כדי לקבוע אם יש קשר בין שני משתנים קטגוריים.

ככל שגודל המדגם גדול יותר, כך התוצאות אמינות יותר. אם גודל המדגם קטן מדי, ייתכן שהבדיקה לא תצליח לזהות הבדלים אמיתיים. למסקנות מהימנות, עדיף שיהיו לפחות כמה עשרות המרות בכל קבוצה.