规划 AB 测试的样本量计算器
计算统计研究和实验所需的样本量，同时考虑显著性水平和置信区间。
%20.00%
%15% — 25%
灰色区域的转换率与基线没有区别。
样本量:
1,030
每个变体
最小效应有的情况下，检测最小影响的时间百分比
异不存在的情况下，检测到差异的时间百分比
用于规划 AB 测试的样本量计算器
样本量计算器可帮助您确定需要多少观测值才能获得具有统计学意义的结果。这对于规划实验、研究和营销测试非常重要。
样本应该足够大，结果才会可靠，但也不能过大，以免浪费不必要的资源。我们的工具会考虑数据的置信度、误差幅度和预期变异性。
该工具适用于分析师、研究人员、营销人员以及任何处理统计数据并希望优化研究设计的人员。
常见问题 (FAQ)
样本量取决于所需的置信水平、误差范围、总体大小和预期效应量。较大的效应需要较小的样本，而较小的效应需要较大的样本才能检测到。
置信水平（通常为 95%）表示您对结果的确定程度。误差范围是您估计周围的不确定性范围。更高的置信度或更低的误差范围需要更大的样本量。
如果未知，请使用 50% (0.5)，因为它给出最保守（最大）的样本量。如果您有先验数据或估计值，请使用这些值进行更准确的计算。
对于小总体（小于样本量的 20 倍），使用有限总体校正来减少所需的样本量。对于大总体，视为无限。
不同研究（调查、实验、比较）有不同的要求。指定您的研究类型、主要结果和分析方法以进行准确的样本量计算。
确定最少观察次数
可以计算需要多少数据才能获得具有统计学意义的结果。
考虑置信区间和显著性水平
有助于减少实验和营销测试中出现错误的几率。
适用于 A/B 测试
通过消除用于分析的冗余资源简化数据收集流程。