ए/बी परीक्षण सांख्यिकीय महत्ता कैलकुलेटर पी-मान, विश्वास स्तर और लिफ्ट के साथ ए/बी परीक्षणों के लिए सांख्यिकीय महत्ता गणना करें।
ए/बी परीक्षण कैलकुलेटर
पी-मान, विश्वास स्तर और लिफ्ट के साथ ए/बी परीक्षणों के लिए सांख्यिकीय महत्ता गणना करें।
वेरिएंट ए डेटा दर्ज करें
नियंत्रण वेरिएंट के लिए आगंतुकों और रूपांतरणों की संख्या दर्ज करें।
वेरिएंट बी डेटा दर्ज करें
उपचार वेरिएंट के लिए आगंतुकों और रूपांतरणों की संख्या दर्ज करें।
परिणाम देखें
विश्वासमत level, p-मान, लिफ्ट, और विजयी वेरिएंट देखें।
What Is ए/बी परीक्षण कैलकुलेटर?
ए/बी टेस्ट कैलकुलेटर यह निर्धारित करता है कि दो परीक्षण संस्करणों के बीच अंतर आंकड़ों में महत्वपूर्ण है या यादृच्छिक अवसर के कारण है। प्रत्येक संस्करण के लिए आगंतुक गणना और रूपांतरण दर्ज करें ताकि आप: सांख्यिकीय विश्वास स्तर, p-मान, सापेक्ष बढ़त, z-स्कोर, और यह निर्धारित करने में सक्षम हों कि आपके पास एक महत्वपूर्ण विजेता है या नहीं। इस टूल में दो-अनुपात z-प्रतीक परीक्षण का उपयोग किया जाता है, जो रूपांतरण दरों की तुलना करने के लिए एक मानक सांख्यिकीय विधि है। 95% विश्वास स्तर (p < 0.05) पर, यह माना जाता है कि परिणाम महत्वपूर्ण है, इसका अर्थ है कि अंतर यादृच्छिक अवसर द्वारा होने की संभावना 5% से कम है।
Why Use ए/बी परीक्षण कैलकुलेटर?
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मानक दो-अनुपात z-परीक्षण पद्धति
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95% विश्वासमत स्तर पर स्पष्ट महत्ता का निर्णय
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p-मान, z-स्कोर, और रूपांतरण दरें दिखाता है
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वेरिएंट्स के बीच सापेक्ष लिफ्ट गणना
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दृश्य विश्वासमत संकेतक
Common Use Cases
लैंडिंग पेज परीक्षण
पृष्ठ भिन्नताओं के बीच रूपांतरण दरों की तुलना करें।
ईमेल विपणन
विषय पंक्तियों, सीटीए, और ईमेल डिज़ाइनों का परीक्षण करें।
विज्ञापन रचना
यह निर्धारित करें कि कौन सी विज्ञापन रचना अधिक रूपांतरण चलाती है।
सोशल मीडिया
विभिन्न पोस्ट प्रारूपों पर जुड़ाव की तुलना करें।
Technical Guide
कैलकुलेटर दो-अनुपात z-प्रतीक परीक्षण का उपयोग करता है, जो दो स्वतंत्र समूहों की रूपांतरण दरों की तुलना करता है। परीक्षण आंकड़ा z = (p1 - p2) / sqrt(p_pooled × (1 - p_pooled) × (1/n1 + 1/n2)), जहाँ p_pooled = (x1 + x2) / (n1 + n2)। p-मान की गणना z-स्कोर से एक सामान्य वितरण अनुमान का उपयोग करके की जाती है। विश्वसनीय परिणामों के लिए, प्रत्येक संस्करण में कम से कम 1,000 आगंतुकों का लक्ष्य रखें और परीक्षणों को कम से कम 1-2 पूर्ण व्यवसाय चक्र (आमतौर पर 1-2 सप्ताह) तक चलने दें। परीक्षण शुरू करने से पहले आवश्यक नमूना आकार की गणना करें ताकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति सुनिश्चित हो सके।
Tips & Best Practices
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1विश्वसनीय परिणामों के लिए प्रत्येक वेरिएंट में कम से कम 1,000 आगंतुकों का लक्ष्य रखें
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2दैनिक और साप्ताहिक पैटर्न के लिए खाता बनाने के लिए परीक्षणों को कम से कम 1-2 पूर्ण सप्ताह तक चलने दें
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3स्पष्ट कारणगत विशेषता के लिए एक समय में केवल एक चर बदलें
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4परिणामों को जल्दी नहीं देखें - इससे झूठे सकारात्मक दर बढ़ जाते हैं
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595% विश्वासमत स्तर का अर्थ है कि अभी भी 5% मौका है कि परिणाम यादृच्छिक हो
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📱 Social MediaFrequently Asked Questions
Q सांख्यिकीय रूप से महत्त्वपूर्ण का क्या अर्थ है?
Q मुझे कितने आगंतुकों की आवश्यकता है?
Q एक अच्छा p-मान क्या है?
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