Kalkulator A/B testing: Ukuran Sampel
Hitung ukuran sampel yang diperlukan untuk penelitian statistik dan eksperimen, dengan mempertimbangkan tingkat signifikansi dan interval kepercayaan.
Tingkat konversi di area abu-abu tidak akan dapat dibedakan dari baseline.
Persentase waktu efek minimum akan terdeteksi, jika ada
Persentase waktu perbedaan akan terdeteksi, jika TIDAK ada
Ukuran Sampel:
1,030
per variasi
Simpan Hasil
Kalkulator A/B testing: Ukuran Sampel
Kalkulator ukuran sampel membantu menentukan berapa banyak observasi yang diperlukan untuk mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik. Ini penting untuk merencanakan eksperimen, penelitian, dan uji pemasaran.
Sampel harus cukup besar agar hasilnya dapat diandalkan, tetapi tidak terlalu besar untuk menghindari pemborosan sumber daya. Alat kami mempertimbangkan tingkat kepercayaan, margin kesalahan, dan variabilitas data yang diharapkan.
Alat ini berguna bagi analis, peneliti, pemasar, dan siapa saja yang bekerja dengan data statistik dan ingin merencanakan penelitian secara optimal.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Nilai alat ini
Instrumen Berguna
Uji Chi-Kuadrat
Lakukan uji statistik chi-kuadrat
- 📊 Analisis statistik
- 🔢 Analisis hasil uji AB
- 📈 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
Tentukan Jumlah Minimum Observasi
Memungkinkan Anda menghitung berapa banyak data yang dibutuhkan untuk mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik.
Mempertimbangkan Interval Kepercayaan dan Tingkat Signifikansi
Membantu mengurangi kemungkinan kesalahan dalam eksperimen dan uji pemasaran.
Berguna untuk Pengujian A/B
Mengoptimalkan proses pengumpulan data, menghilangkan sumber daya yang berlebihan untuk analisis.