Calculatrice de signification statistique pour les tests A/B Calculez la signification statistique pour les tests A/B avec une valeur p, un niveau de confiance et une augmentation.

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Calculatrice de test A/B

Calculez la signification statistique pour les tests A/B avec une valeur p, un niveau de confiance et une augmentation.

Saisir les données de la variante A

Saisir le nombre de visiteurs et de conversions pour la variante de contrôle.

Saisir les données de la variante B

Saisir le nombre de visiteurs et de conversions pour la variante de traitement.

Afficher les résultats

Voir le niveau de confiance, la valeur p, l'effet de levage et la variante gagnante.

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What Is Calculatrice de test A/B?

Le calculateur de test A/B détermine si la différence entre deux variantes de test est statistiquement significative ou due au hasard. Entrez le nombre de visiteurs et les conversions pour chaque variante afin d'obtenir : le niveau de confiance statistique, la valeur p, l'augmentation relative, le score z et un verdict clair sur le fait que vous avez un gagnant significatif. L'outil utilise un test z à deux proportions, la méthode statistique standard pour comparer les taux de conversion. Un résultat est considéré comme significatif au niveau de confiance de 95 % (p < 0,05), ce qui signifie qu'il y a moins de 5 % de probabilité que la différence se soit produite par hasard.

Why Use Calculatrice de test A/B?

Méthodologie standard du test z à deux proportions
Verdict de signification clair à 95% de confiance
Affiche la valeur p, le score z et les taux de conversion
Calcul de l'effet de levage relatif entre les variantes
Indicateur de confiance visuel

Common Use Cases

Tests de pages d'accueil

Comparer les taux de conversion entre les variations de page.

Marketing par courriel

Tester les sujets, les liens d'appel à l'action et les conceptions de courriels.

Créatifs publicitaires

Déterminer quel créatif publicitaire génère plus de conversions.

Médias sociaux

Comparer l'engagement sur différents formats de publication.

Technical Guide

Le calculateur utilise le test z à deux proportions, qui compare les taux de conversion de deux groupes indépendants. La statistique de test z = (p1 - p2) / sqrt(p_pooled × (1 - p_pooled) × (1/n1 + 1/n2)), où p_pooled = (x1 + x2) / (n1 + n2). La valeur p est calculée à partir du score z en utilisant une approximation de distribution normale. Pour obtenir des résultats fiables, visez au moins 1 000 visiteurs par variante et laissez les tests s'exécuter pendant au moins 1-2 cycles commerciaux complets (généralement 1-2 semaines). Précalculez la taille d'échantillon requise avant de commencer un test pour vous assurer d'une puissance statistique adéquate.

Tips & Best Practices

1
Viser au moins 1 000 visiteurs par variante pour des résultats fiables
2
Laisser les tests s'exécuter pendant au moins 1-2 semaines complètes pour tenir compte des modèles quotidiens et hebdomadaires
3
Ne modifier qu'une variable à la fois pour une attribution causale claire
4
N'observez pas les résultats trop tôt - cela gonfle les taux de faux positifs
5
Un niveau de confiance de 95% signifie qu'il y a encore une chance de 5% que le résultat soit aléatoire

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Frequently Asked Questions

Q Que signifie statistiquement significatif ?

Cela signifie que la différence observée est peu probablement due au hasard. À 95% de confiance, il y a moins de 5% de probabilité que la différence soit fortuite.

Q Combien de visiteurs ai-je besoin ?

Viser au moins 1 000 par variante. Plus la différence attendue est faible, plus la taille de l'échantillon nécessaire est grande.

Q Quelle est une bonne valeur p ?

Une valeur p inférieure à 0,05 (5%) est la norme industrielle pour la signification statistique.

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