Calculadora de Teste A/B: Amostragem Sequencial

A amostragem sequencial ajuda na tomada de decisões em tempo real. Nossa ferramenta é adequada para conduzir testes A/B sequenciais.

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1.00%

As taxas de conversão na zona cinza não serão distinguíveis da linha de base.

Porcentagem de vezes que o efeito mínimo será detectado se ele existir

Porcentagem de vezes que uma diferença será detectada se ela NÃO existir

Resultados sequenciais

O controle vence se:

0

Total de conversões

O tratamento vence se:

0

Conversões à frente

Salvar resultado

Calculadora de Amostragem Sequencial para Testes A/B

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A calculadora de amostragem sequencial ajuda a determinar o tamanho ótimo da amostra para testes A/B sequenciais. Esta ferramenta utiliza métodos estatísticos para calcular o número mínimo de observações necessárias para obter resultados confiáveis.

O teste sequencial permite encerrar o experimento mais cedo quando a significância estatística é atingida, economizando tempo e recursos. A ferramenta considera a conversão base, o efeito mínimo detectável e o poder estatístico.

Esta calculadora é especialmente útil para profissionais de marketing, analistas de dados e especialistas em testes A/B que precisam otimizar o processo de experimentação e obter resultados rápidos.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Uma calculadora para análise sequencial de testes A/B é uma ferramenta que ajuda a determinar o momento ideal para parar um experimento com base em dados estatísticos. Ela considera a conversão base, o efeito mínimo detectável, o poder estatístico e o nível de significância para ajudá-lo a tomar uma decisão informada sobre continuar ou parar o teste.

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Ferramentas úteis

o1

Cálculo do tamanho da amostra para teste sequencial

Calcula o tamanho ótimo da amostra com base na conversão base, efeito mínimo detectável e parâmetros estatísticos para testes sequenciais.

o1

Consideração de poder estatístico e nível de significância

Permite ajustar o poder estatístico (60-95%) e o nível de significância (1-10%) para obter resultados precisos nos testes.

o1

Otimização de recursos para testes A/B

Ajuda a economizar recursos, permitindo encerrar o experimento mais cedo ao atingir significância estatística.