A/B Test İstatistiksel Anlamlılık Hesaplayıcısı P-değeri, güven düzeyi ve yükselme ile A/B testleri için istatistiksel anlamlılık hesaplayın.
A/B Test Hesaplayıcısı
P-değeri, güven düzeyi ve yükselme ile A/B testleri için istatistiksel anlamlılık hesaplayın.
Değişken A verilerini girin
Kontrol değişkeni için ziyaretçi ve dönüşüm sayılarını girin.
Değişken B verilerini girin
Tedavi değişkeni için ziyaretçi ve dönüşüm sayılarını girin.
Sonuçları görüntüleyin
Güvenilirlik düzeyi, p-değeri, lift ve kazanan değişkeni görün.
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
-
1Güvenilir sonuçlar için her değişken için en az 1.000 ziyaretçi hedefleyin
-
2Testlerin en az 1-2 tam hafta boyunca çalışmasına izin verin, böylece günlük ve haftalık kalıpları hesaba katabilirsiniz
-
3Açık bir nedensel atfedilme için aynı anda sadece bir değişkeni değiştirin
-
4Erken sonuçlara bakmayın - bu yanlış pozitif oranlarını artırır
-
595% güven düzeyi, sonucun hâlâ %5 olasılıkla rastgele olduğu anlamına gelir
Related Tools
Tıklama Oranı Hesaplayıcı
Arama, görüntülü reklam, sosyal ve e-posta kampanyaları için endüstri standartlarıyla Tıklama Oranını (CTR) hesaplayın.
📱 Social Media
E-posta Konu Satırı Testeri
Açılma oranları için e-posta konu satırlarını puanlayın ve uygulanabilir önerilerle optimize edin.
📱 Social Media
ROAS Hesaplayıcı
Kârlılık analizi ve performans derecelendirmesi ile reklam harcamalarına getiri (ROAS) hesaplayın.
📱 Social Media
İplik Gönderi Biçimlendirici
İplikler için metni 500 karakter sınırı bilinciyle ve otomatik iplik bölme özelliği ile biçimlendirin.
📱 Social MediaFrequently Asked Questions
Q İstatistiksel olarak anlamlı ne demektir?
Q Kaç ziyaretçi benötirim?
Q İyi bir p-değeri nedir?
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.