A/Bテスト統計的有意性計算機 p値、信頼水準、およびリフトを使用してA/Bテストの統計的有意性を計算します。

What Is A/Bテスト計算機?

A/Bテスト計算機は、2つのテストバリアント間の差が統計的に有意であるか、ランダムな偶然によるものであるかを判断します。各バリアントの訪問者数とコンバージョン数を入力して、統計的信頼水準、p値、相対的な改善度、zスコア、および勝者が有意であるかどうかの明確な判定結果を取得できます。このツールは、2つの独立したグループのコンバージョン率を比較するための標準的な統計的手法である二項分布のz検定を使用しています。95%の信頼水準（p < 0.05）で有意とみなされます。これは、差が偶然に発生した確率が5%未満であることを意味します。

Why Use A/Bテスト計算機?

• 標準的な二項z検定方法論
• 95%の信頼水準での明確な有意性判定
• p値、zスコア、コンバージョン率を表示
• バリアント間の相対リフト計算
• 視覚的信頼指標

Common Use Cases

ランディングページテスト

ページバリエーションのコンバージョン率を比較します。

メールマーケティング

件名、CTA、およびメールデザインをテストします。

広告クリエイティブ

どの広告クリエイティブがより多くのコンバージョンにつながるかを判断します。

ソーシャルメディア

異なる投稿形式でのエンゲージメントを比較します。

Technical Guide

計算機は、二項分布のz検定を使用して、2つの独立したグループのコンバージョン率を比較します。テスト統計量z = (p1 - p2) / sqrt(p_pooled × (1 - p_pooled) × (1/n1 + 1/n2))で、p_pooled = (x1 + x2) / (n1 + n2)です。p値は、zスコアから正規分布近似を使用して計算されます。信頼性の高い結果を得るには、各バリアントに少なくとも1,000人の訪問者が必要であり、テストを通常1〜2週間（1〜2つのビジネスサイクル）実行することを目指します。テストを開始する前に、必要なサンプルサイズを事前に計算して、十分な統計的力を持っていることを確認してください。

Tips & Best Practices

• 1
  信頼性の高い結果を得るために、バリアントごとに少なくとも1,000人の訪問者を目指してください
• 2
  テストを少なくとも1〜2週間実行して、日次および週次パターンを考慮する
• 3
  明確な因果帰属を得るために、一度に一つの変数のみを変更してください
• 4
  結果を早く見ないでください - これは偽陽性率を膨らませます
• 5
  95%の信頼水準では、まだ5%の確率で結果がランダムである可能性があります

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Frequently Asked Questions

Q 統計的に有意なとは何ですか?

観察された差はランダムな偶然によるものではないことを意味します。95%の信頼水準では、5%以下の確率で差はCoincidentalです。

Q どれくらいの訪問者数が必要ですか?

少なくとも1,000人/バリアントを目指してください。予想される差が小さいほど、サンプルサイズが大きくなる必要があります。

Q 良いp値とは何ですか?

5%（0.05）以下のp値は、業界標準的な統計的に有意な水準です。

About This Tool

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