A/B 测试计算器：卡方检验
使用卡方检验法检验两类分类数据之间差异的统计意义。
样本1:
/
置信区间: 8.3% – 12.0%
样本2:
/
置信区间: 11.1% – 15.2%
结论
样本2 更成功
P-value
p = 0.035
变体 A 和 B 的预期分布
置信水平表示如果您多次重复研究，置信区间包含真实总体参数的案例百分比。
更高的置信水平意味着更宽的置信区间。
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结果保存A/B 测试计算器：卡方检验
在统计学中卡方检验用于检验两个分类变量之间关系的假设。该工具有助于分析变量之间的关系并确定显著差异。
卡方检验可用于确定观察到的差异是随机的还是表明具有统计意义的模式。它广泛应用于营销研究、A/B 测试、用户行为分析和医学统计。
我们的工具会自动计算卡方值并显示显著性水平。这为需要快速进行统计分析的研究人员、分析师和数据科学家提供便利。
常见问题 (FAQ)
卡方检验确定分类变量之间是否存在显着关联。使用它来检验变量之间的独立性或评估观察频率和期望频率之间的一致性。
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