Máy tính kiểm tra A/B: Tiêu chí Chi-bình phương

Kiểm tra ý nghĩa thống kê và độ tin cậy của sự khác biệt giữa hai loại dữ liệu phân loại bằng cách sử dụng kiểm tra Chi-bình phương.

Mẫu 1:

/
Khoảng tin cậy: 8.3% – 12.0%

Mẫu 2:

/
Khoảng tin cậy: 11.1% – 15.2%

Kết luận

Mẫu 2 thành công hơn

P-value

p = 0.035

Phân phối dự kiến của các biến thể A và B

Mức độ tin cậy đại diện cho tỷ lệ phần trăm các trường hợp mà khoảng tin cậy chứa tham số thực của tổng thể nếu bạn lặp lại nghiên cứu nhiều lần.

Mức độ tin cậy cao hơn có nghĩa là khoảng tin cậy rộng hơn.

Lưu kết quả

Khám phá công cụ tương tự
Thử nghiệm A/BThống kêPhân tích sản phẩm
Hỗ trợ DevBox Tools ❤️

Tính năng của công cụ "Kiểm tra chi-bình phương"

Kiểm tra ý nghĩa thống kê

Được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến phân loại trong các nghiên cứu và các thí nghiệm.

Được áp dụng trong các bài kiểm tra tiếp thị và các thí nghiệm A/B

Giúp đánh giá tác động của các thay đổi đối với hành vi người dùng và hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo.

Tính toán kết quả tự động

Cho phép bạn tránh các phép tính thủ công phức tạp, đơn giản hóa việc phân tích các khối lượng dữ liệu lớn.

Công cụ hữu ích

Máy tính kiểm tra A/B: Tiêu chí Chi-bình phương

alien

Kiểm định Chi-bình phương được sử dụng trong thống kê để kiểm tra các giả thuyết về mối quan hệ giữa hai biến phân loại. Công cụ này giúp phân tích sự phụ thuộc giữa các biến và xác định các khác biệt đáng kể.

Với sự trợ giúp của kiểm định chi-bình phương, bạn có thể xác định xem các khác biệt quan sát được là ngẫu nhiên hay cho thấy các quy luật có ý nghĩa thống kê. Nó được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu thị trường, kiểm tra A/B, phân tích hành vi người dùng và thống kê y tế.

Công cụ của chúng tôi tự động tính toán giá trị chi-bình phương và hiển thị mức ý nghĩa. Điều này làm cho nó thuận tiện cho các nhà nghiên cứu, các nhà phân tích và các chuyên gia xử lý dữ liệu cần tiến hành phân tích thống kê nhanh chóng.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Kiểm định chi bình phương xác định xem có mối quan hệ đáng kể giữa các biến phân loại hay không. Sử dụng nó để kiểm tra sự độc lập giữa các biến hoặc để đánh giá sự phù hợp giữa các tần số mong đợi và quan sát được.

Công cụ tính toán này sử dụng dữ liệu về số lần thành công và tổng số người dùng trong mỗi mẫu. Dựa trên các giá trị này, nó tự động tạo ra một bảng 2x2 (biến thể A / biến thể B × thành công / thất bại) và tính toán thống kê χ².

Một giá trị p nhỏ hơn 0,05 (thường) cho thấy một mối quan hệ đáng kể giữa các biến. Công cụ cung cấp thống kê chi bình phương, bậc tự do và giá trị p để giải thích.

Các kiểm định chi bình phương yêu cầu: các quan sát độc lập, dữ liệu phân loại, kích thước mẫu đủ lớn và lấy mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể.

Phương pháp kiểm định này không được khuyến khích sử dụng cho các tập dữ liệu rất nhỏ. Trong những trường hợp như vậy, tốt hơn nên sử dụng kiểm định chính xác Fisher.

Đúng vậy. Công cụ tính toán này phù hợp để phân tích tỷ lệ chuyển đổi, CTR, đăng ký, mua hàng và các chỉ số nhị phân khác so sánh hai nhóm người dùng.

Kiểm định độ phù hợp được sử dụng để kiểm tra xem các tần số quan sát được của một biến phân loại có phù hợp với một phân phối mong đợi hay không. Kiểm định độc lập được sử dụng để xác định xem có mối quan hệ giữa hai biến phân loại hay không.

Kích thước mẫu càng lớn, kết quả càng đáng tin cậy. Nếu kích thước mẫu quá nhỏ, thử nghiệm có thể không phát hiện ra bất kỳ sự khác biệt thực sự nào. Để có kết luận đáng tin cậy, tốt nhất nên có ít nhất vài chục lần chuyển đổi trong mỗi nhóm.
Đánh giá công cụ này
4.5(24 người dùng đã đánh giá)