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

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.