Skip to main content

A/B Test İstatistiksel Anlamlılık Hesaplayıcısı P-değeri, güven düzeyi ve yükselme ile A/B testleri için istatistiksel anlamlılık hesaplayın.

A/B Test Hesaplayıcısı illustration
📱

A/B Test Hesaplayıcısı

P-değeri, güven düzeyi ve yükselme ile A/B testleri için istatistiksel anlamlılık hesaplayın.

1

Değişken A verilerini girin

Kontrol değişkeni için ziyaretçi ve dönüşüm sayılarını girin.

2

Değişken B verilerini girin

Tedavi değişkeni için ziyaretçi ve dönüşüm sayılarını girin.

3

Sonuçları görüntüleyin

Güvenilirlik düzeyi, p-değeri, lift ve kazanan değişkeni görün.

Loading tool...

What Is A/B Test Hesaplayıcısı?

A/B Test Hesaplayıcısı, iki test varyantı arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını veya rastgele bir şans yüzünden oluşup oluşmadığını belirler. Her varyant için ziyaretçi sayısını ve dönüşümleri girerek: istatistiksel güven seviyesi, p-değeri,相対 lift, z-puanı ve kazananın önemli olup olmadığına dair net bir karar alabilirsiniz. Araç, dönüştürme oranlarını karşılaştırmak için standart istatistiki yöntem olan iki-orantılı z-testini kullanır. Bir sonuç, %95 güven seviyesinde (p < 0,05) anlamlı kabul edilir, yani farkın tesadüfen meydana gelme olasılığı %5'ten az demektir.

Why Use A/B Test Hesaplayıcısı?

  • Standart iki oran z-testi metodolojisi
  • 95% güven düzeyinde net bir anlamlılık kararı
  • p-değerini, z-puanını ve dönüşüm oranlarını gösterir
  • Değişkenler arasındaki相对 lift hesaplaması
  • Görsel güvenilirlik göstergesi

Common Use Cases

Landing Sayfası Testleri

Sayfa varyasyonları arasındaki dönüşüm oranlarını karşılaştırın.

E-posta Pazarlaması

Konu satırlarını, CTAları ve e-posta tasarımlarını test edin.

Reklam Yaratıcıları

Hangi reklam yaratıcının daha fazla dönüşüm sağladığını belirleyin.

Sosyal Medya

Farklı gönderi formatlarında etkileşimi karşılaştırın.

Technical Guide

Hesaplayıcı, iki bağımsız grubun dönüştürme oranlarını karşılaştıran iki-orantılı z-testini kullanır. Test istatistiği z = (p1 - p2) / sqrt(p_havuz × (1 - p_havuz) × (1/n1 + 1/n2)), burada p_havuz = (x1 + x2) / (n1 + n2). p-değeri, normal dağılım yaklaşımı kullanılarak z-puanından hesaplanır. Güvenilir sonuçlar için her varyantta en az 1.000 ziyaretçi hedefleyin ve testleri en az 1-2 tam iş çevrimi (genellikle 1-2 hafta) boyunca çalıştırın. Teste başlamadan önce gerekli örneklem boyutunu önceden hesaplayın ve yeterli istatistiksel güce sahip olun.

Tips & Best Practices

  • 1
    Güvenilir sonuçlar için her değişken için en az 1.000 ziyaretçi hedefleyin
  • 2
    Testlerin en az 1-2 tam hafta boyunca çalışmasına izin verin, böylece günlük ve haftalık kalıpları hesaba katabilirsiniz
  • 3
    Açık bir nedensel atfedilme için aynı anda sadece bir değişkeni değiştirin
  • 4
    Erken sonuçlara bakmayın - bu yanlış pozitif oranlarını artırır
  • 5
    95% güven düzeyi, sonucun hâlâ %5 olasılıkla rastgele olduğu anlamına gelir

Related Tools

Frequently Asked Questions

Q İstatistiksel olarak anlamlı ne demektir?
Gözlenen farkın rasgele bir şans yüzünden olmadığını bedeutir. %95 güven düzeyinde, farkın tesadüfi olduğu olasılığı %5'ten azdır.
Q Kaç ziyaretçi benötirim?
Her değişken için en az 1.000 ziyaretçi hedefleyin. Beklenen fark ne kadar küçükse, örneklem büyüklüğünün o kadar büyük olması gerekir.
Q İyi bir p-değeri nedir?
Endüstri standardı olarak %5'ten (0,05) daha düşük bir p-değeri istatistiksel olarak anlamlıdır.

About This Tool

A/B Test Hesaplayıcısı is a free online tool by FreeToolkit.ai. All processing happens directly in your browser — your data never leaves your device. No registration or installation required.