Kalkulator A/B testing: Uji Chi-Square
Periksa signifikansi statistik perbedaan antara dua kategori data kategorikal menggunakan uji Chi-Square.
Sampel 1:
Sampel 2:
Putusan:
Sampel 2 lebih berhasil.
p = 0.035
Tingkat kepercayaan mewakili persentase kasus di mana interval kepercayaan berisi parameter populasi yang sebenarnya jika Anda mengulang studi beberapa kali.
Tingkat kepercayaan yang lebih tinggi berarti interval kepercayaan yang lebih lebar.
Simpan Hasil
Kalkulator A/B testing: Uji Chi-Square
Uji Chi-kuadrat digunakan dalam statistik untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara dua variabel kategorikal. Alat ini membantu menganalisis ketergantungan antar variabel dan mengidentifikasi perbedaan yang signifikan.
Dengan uji Chi-kuadrat, Anda dapat menentukan apakah perbedaan yang diamati bersifat acak atau menunjukkan pola yang signifikan secara statistik. Ini banyak digunakan dalam riset pemasaran, pengujian A/B, analisis perilaku pengguna, dan statistik medis.
Alat kami secara otomatis menghitung nilai Chi-kuadrat dan menampilkan tingkat signifikansi. Ini membuatnya nyaman bagi peneliti, analis, dan spesialis pemrosesan data yang perlu dengan cepat melakukan analisis statistik.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Nilai alat ini
Instrumen Berguna
Kalkulator Ukuran Sampel
Hitung ukuran sampel yang dibutuhkan
- 🔢 Penentuan ukuran sampel
- 📊 Kalkulator fleksibel
- 📈 Simpan hasil
Uji T Dua Sampel
Bandingkan rata-rata dua sampel
- 📊 Perbandingan rata-rata
- 📈 Pengujian statistik
- 📉 Simpan hasil
Kalkulator Pengambilan Sampel Sekuensial
Hitung Ukuran Sampel untuk Pengujian Sekuensial dalam Uji A/B
- 📊 Analisis statistik
- 🔢 Percepat pengujian hipotesis
- 📈 Pengujian sekuensial
Periksa Signifikansi Statistik
Digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel kategorikal dalam penelitian dan eksperimen.
Digunakan dalam Uji Pemasaran dan Eksperimen A/B
Membantu menilai dampak perubahan terhadap perilaku pengguna dan efektivitas kampanye iklan.
Perhitungan Hasil Otomatis
Memungkinkan Anda menghindari perhitungan kompleks secara manual, menyederhanakan analisis sejumlah besar data.