Statistischer Konfidenzrechner für A/B testing
Prüfen Sie, ob der Unterschied zwischen Ihren Varianten statistisch signifikant ist: p-Wert, Konfidenzintervall und geschätzte Auswirkung, frequentistisch oder bayesianisch.
Berechnungsmethode
Post-Test-Rechner - frequentistisch
Z-Test zum Vergleich zweier Anteile mit gepoolter Varianz unter H0: SE = √(p̄(1−p̄)(1/nA + 1/nB)), z = (pB − pA) / SE, wobei p̄ die gepoolte Rate ist. Einseitiger oder zweiseitiger p-Wert je nach Einstellung, Alpha nach Bonferroni für die Anzahl der Vergleiche korrigiert. Das Konfidenzintervall bezieht sich auf die absolute Ratendifferenz.
Einschränkung: Dieser p-Wert ist nur für EINE einzige Analyse gültig, bei einer vor dem Start festgelegten Stichprobengröße. Wird er während des Tests mehrfach abgerufen, unterschätzt er das Risiko falsch-positiver Ergebnisse. Genau das korrigieren die Tabs mSPRT und GST.
Post-Test-Rechner - bayessch
Beta-Binomial-Modell. Nicht-informativer Prior Beta(1, 1) für jede Rate, Posterior Beta(1 + Conversions, 1 + Nicht-Conversions). 100.000 Monte-Carlo-Ziehungen zur Schätzung von P(B > A) und des Glaubwürdigkeitsintervalls für die Ratendifferenz. Die Entscheidungsschwelle wird per Bonferroni-Korrektur auf die Anzahl der Vergleiche angepasst.
Hinweis: Die angezeigte Wahrscheinlichkeit ist eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, sie ist nicht als p-Wert zu interpretieren und kontrolliert keine frequentistische Fehlerrate.
FAQ
Häufige Fragen zur statistischen Signifikanz im A/B testing
- Ein Rechner für statistische Signifikanz hilft zu bewerten, ob der beobachtete Unterschied zwischen zwei Varianten (zum Beispiel bei einem A/B test) statistisch signifikant ist oder lediglich auf Zufall beruht. Er unterstützt Sie dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, indem er die leistungsstärkere Version mit einem bestimmten Sicherheitsniveau identifiziert.
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