MDE（最小検出効果）

2つのバリアント間のパフォーマンスの最小差異（例：コンバージョン率、訪問者あたりの収益）であり、サンプルサイズ、信頼水準、統計的検出力を考慮した上で統計テストが確実に検出できるものです。CROとA/B testingの取り組みにおいて、MDEはテストが統計的に有意と識別できる最小の変化量を定義することを可能にします。

MDEが高すぎると実際には存在するが小さな効果を見逃すリスクがあり、逆にMDEが低すぎると確実に検出するために大量のトラフィックが必要になります。したがって、ビジネス上の課題、利用可能なトラフィック量、テストの目的に応じて調整すべき重要なパラメータです。適切に設定することで、潜在的なインパクトに基づいてテストの優先順位付けを行い、ランダムな変動に基づく意思決定を避けることができます。