Question 1

Что такое калькулятор для последовательного анализа A/B-тестов и зачем он нужен?

Accepted Answer

Калькулятор для последовательного анализа A/B-тестов — это инструмент, который помогает определить оптимальный момент остановки эксперимента на основе статистических данных. Он учитывает базовую конверсию, минимальный обнаруживаемый эффект, статистическую мощность и уровень значимости, чтобы помочь вам принять обоснованное решение о продолжении или остановке теста.

Question 2

Как работает калькулятор для последовательного анализа A/B-тестов?

Accepted Answer

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.

Question 3

В чем разница между абсолютным и относительным эффектом?

Accepted Answer

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%).

Question 4

Как настроить статистическую мощность и уровень значимости?

Accepted Answer

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. Вы можете настроить статистическую мощность и уровень значимости в калькуляторе.

Question 5

Когда следует использовать последовательное тестирование?

Accepted Answer

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.

Question 6

Что такое ошибка I типа (ложноположительный результат) и II типа (ложноотрицательный результат) в A/B-тестировании?

Accepted Answer

Ошибка I типа (альфа) — это когда вы отклоняете истинную нулевую гипотезу (приходите к выводу, что есть разница, когда ее нет). Ошибка II типа (бета) — это когда вы не можете отклонить ложную нулевую гипотезу (приходите к выводу, что нет разницы, когда она есть).

Question 7

Подходит ли последовательная выборка для всех A/B-тестов?

Accepted Answer

Последовательная выборка особенно полезна, когда стоимость каждого наблюдения высока или когда вы хотите получить более быстрые результаты. Однако она требует постоянного мониторинга результатов, что может быть сложнее реализовать, чем тест фиксированного размера.

Question 8

Что такое 'базовая конверсия' в контексте этого калькулятора?

Accepted Answer

Базовая конверсия — это текущая или ожидаемая частота конверсии вашей контрольной группы (исходного варианта). Это эталонная точка, от которой вы измеряете потенциальное влияние вашего нового варианта (тестовой группы).

Калькулятор А/В-тестов: Последовательное тестирование

Результаты последовательного анализа

Сохранить результат

Калькулятор для последовательного анализа A/B-тестов

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Оцените этот инструмент

Полезные инструменты

Калькулятор размера выборки

Тест хи-квадрат

T-тест для двух выборок

Расчет размера выборки для последовательного тестирования

Учет статистической мощности и уровня значимости

Оптимизация ресурсов для A/B-тестов