A/B 测试计算器：顺序采样 (Sequential Sampling)
顺序采样有助于实时决策。我们的工具适用于顺序A/B测试。
10%
1%
灰色区域的转化率将无法与基线区分。
如果最小效应确实存在，检测到该效应的概率
如果实际上没有差异，检测到差异的概率
序贯分析结果
对照组获胜条件:
0
总转化次数
实验组获胜条件:
0
领先的转化次数
保存结果
探索类似工具
"序贯抽样计算器" 工具功能
顺序测试样本量计算
根据基线转化率、最小检测效应和统计参数计算顺序测试的最优样本量。
统计功效与显著性水平设置
可设置统计功效（60-95%）和显著性水平（1-10%），获得准确测试结果。
A/B 测试资源优化
通过在达到统计显著性时提前结束实验，帮助节省资源。
实用工具
样本量确定
灵活计算
结果保存
结果保存A/B 测试计算器：顺序采样 (Sequential Sampling)
顺序抽样计算器帮助确定顺序 A/B 测试的最优样本量。该工具采用统计方法计算获得可靠结果所需的最小观测数。
顺序测试允许在达到统计显著性时提前结束实验，从而节省时间和资源。工具可设置基线转化率、最小检测效应和统计功效。
该计算器对市场营销人员、数据分析师和 A/B 测试专家尤为有用，帮助优化实验流程并获得快速结果。
常见问题 (FAQ)
A/B 测试序列分析计算器是一种工具，可根据统计数据帮助确定实验的最佳停止时间。它考虑了基线转化率、最小可检测效应、统计功效和显著性水平，以帮助您做出继续或停止测试的明智决定。
计算器使用统计方法，根据基线转化率、最小可检测效应、统计功效和显著性水平计算最小样本量。它显示何时可以停止实验。
绝对效应是百分比差异（例如，转化率增加 5%）。相对效应是基线转化率的百分比变化（例如，基线转化率 20% 增加 25%）。
统计功效 (60-95%) 决定了检测效应（如果存在）的概率。显著性水平 (1-10%) 决定了假阳性的概率。更高的功效需要更大的样本量。您可以在计算器中调整统计功效和显著性水平。
序列测试非常适合具有高观测成本的 A/B 测试，此时节省资源很重要。它也适用于在营销活动中快速获得结果。
第一类错误（α）是指您拒绝了真实的零假设（得出存在差异的结论，而实际上没有）。第二类错误（β）是指您未能拒绝错误的零假设（得出没有差异的结论，而实际上有）。
当每次观察成本较高或您希望更快获得结果时，序列抽样特别有用。但是，它需要持续监测结果，这可能比固定大小的测试更难实施。
基线转化率是您的对照组（原始变体）的当前或预期转化率。它是您衡量新变体（测试组）潜在影响的参考点。
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