logo
DevBox Tools

Калькулятор для последовательного анализа A/B-тестов (Sequential Sampling)

Sequential sampling помогает принимать решения в реальном времени. Наш инструмент подходит для проведения последовательных A/B-тестов.

%20.00%
%15% — 25%

Коэффициенты конверсии в серой зоне не будут отличимы от базового уровня.

Процент времени, когда минимальный эффект будет обнаружен, если он существует

Процент времени, когда будет обнаружена разница, если она НЕ существует

Калькулятор последовательного отбора образцов для A/B тестирования

alien

Калькулятор последовательного отбора образцов помогает определить оптимальный размер выборки для последовательного A/B тестирования. Этот инструмент использует статистические методы для расчета минимального количества наблюдений, необходимых для получения достоверных результатов.

Последовательное тестирование позволяет останавливать эксперимент раньше, когда достигается статистическая значимость, что экономит время и ресурсы. Инструмент учитывает базовую конверсию, минимальный обнаруживаемый эффект и статистическую мощность.

Этот калькулятор особенно полезен для маркетологов, аналитиков данных и специалистов по A/B тестированию, которым нужно оптимизировать процесс проведения экспериментов и получать быстрые результаты.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Последовательный отбор образцов — это статистический метод, который позволяет останавливать эксперимент раньше, когда достигается статистическая значимость. Это экономит время и ресурсы по сравнению с фиксированным размером выборки.

Калькулятор использует статистические методы для расчета минимального размера выборки на основе базовой конверсии, минимального обнаруживаемого эффекта, статистической мощности и уровня значимости. Он показывает, когда можно остановить эксперимент.

Абсолютный эффект — это разница в процентах (например, 5% увеличение конверсии). Относительный эффект — это процентное изменение от базовой конверсии (например, 25% увеличение от базовой конверсии 20%).

Статистическая мощность (60-95%) определяет вероятность обнаружения эффекта, если он существует. Уровень значимости (1-10%) определяет вероятность ложного срабатывания. Более высокая мощность требует большего размера выборки.

Последовательное тестирование идеально подходит для A/B тестов с высокой стоимостью наблюдений, когда важно экономить ресурсы. Оно также полезно для быстрого получения результатов в маркетинговых кампаниях.
o1

Расчет размера выборки для последовательного тестирования

Вычисляет оптимальный размер выборки на основе базовой конверсии, минимального обнаруживаемого эффекта и статистических параметров для последовательного тестирования.

o1

Учет статистической мощности и уровня значимости

Позволяет настроить статистическую мощность (60-95%) и уровень значимости (1-10%) для получения точных результатов тестирования.

o1

Оптимизация ресурсов для A/B тестов

Помогает экономить ресурсы, позволяя останавливать эксперимент раньше при достижении статистической значимости.