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 = 0.035

Mức độ tin cậy đại diện cho tỷ lệ phần trăm các trường hợp mà khoảng tin cậy chứa tham số tổng thể thực 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

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.

Đánh giá công cụ này

4.5(24 người dùng đã đánh giá)

Công cụ hữu ích

o1

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.

o1

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.

o1

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.