MDE (Minimum Detectable Effect)
La più piccola differenza che, se esiste, può essere rilevata in modo affidabile in un test statistico.
La più piccola differenza di performance tra due varianti (es.: tasso di conversione, revenue per visitatore) che un test statistico è in grado di rilevare in modo affidabile, tenendo conto della dimensione del campione, del livello di confidenza e della potenza statistica. In un approccio di CRO e di A/B testing, il MDE permette di definire l’ampiezza minima di cambiamento che il test può identificare come statisticamente significativa.
Un MDE troppo elevato rischia di mascherare guadagni reali ma contenuti, mentre un MDE troppo basso richiede volumi di traffico importanti per essere rilevato con certezza. Rappresenta quindi un parametro essenziale da regolare in base agli obiettivi di business, al volume di traffico disponibile e agli scopi del test. Se ben calibrato, consente di dare priorità ai test in base al loro impatto potenziale e di evitare decisioni basate su fluttuazioni casuali.
Autres termes : Statistiques
Vedere tutto il glossario- Approche Frequentist (A/B test)Une approche statistique qui estime les paramètres du modèle en se basant uniquement sur les données observées, sans utiliser d'informations a priori.Statistiques
- Bayesian (A/B test)Une approche statistique qui utilise la probabilité pour représenter l'incertitude sur les paramètres du modèle.Statistiques
- Confiance statistiqueNiveau de certitude que l'on a dans les résultats d'un test statistique.Statistiques
- Faux NégatifsRésultats qui manquent à détecter un effet qui est réellement présent.Statistiques
- Faux PositifsRésultats indiquant à tort qu'un effet est présent alors qu'il ne l'est pas.Statistiques
- Mann-Whitney U TestUn test non paramétrique utilisé pour comparer deux échantillons indépendants afin de déterminer s'ils proviennent de la même distribution.Statistiques