A/B 测试统计学显著性计算器 使用 p 值、置信水平和提升度来计算 A/B 测试的统计学显著性。

What Is A/B 测试计算器?

A/B 测试计算器可以判断两种测试变体之间的差异是否具有统计学意义，还是由随机机会引起的。输入每个变体的访客数量和转化率，即可获得：统计置信度、p 值、相对提升、z 得分，以及一个明确的判决结果，表明您是否拥有显著的获胜者。该工具使用双比例 z 检验，这是比较转化率的标准统计方法。在 95% 的置信水平下（p < 0.05），被认为是显著的，这意味着差异发生的概率小于 5%，可以排除偶然性的影响。

Why Use A/B 测试计算器?

• 标准双比例 z 检验方法论
• 95% 置信度下的明确显著性判决
• 显示 p 值、z 分数和转化率
• 变体之间的相对提升度计算
• 视觉置信指标

Common Use Cases

着陆页测试

比较不同页面版本的转化率。

电子邮件营销

测试主题行、CTA 和电子邮件设计。

广告创意

确定哪个广告创意带来更多转化。

社交媒体

比较不同帖子格式的参与度。

Technical Guide

计算器使用双比例 z 检验来比较两个独立群体的转化率。检验统计量 z = (p1 - p2) / sqrt(p_pooled × (1 - p_pooled) × (1/n1 + 1/n2))，其中 p_pooled = (x1 + x2) / (n1 + n2)。p 值是使用正态分布近似从 z 得分中计算出来的。为了获得可靠的结果，请确保每个变体至少有 1,000 名访客，并让测试运行至少 1-2 个完整的业务周期（通常为 1-2 周）。在开始测试之前，预先计算所需的样本大小，以确保足够的统计学力量。

Tips & Best Practices

• 1
  目标至少每个变体 1,000 名访客以获得可靠结果
• 2
  让测试运行至少 1-2 周，以考虑日常和周模式
• 3
  一次只改变一个变量，清晰的因果归属
• 4
  不要提前查看结果 -- 这会膨胀假阳性率
• 5
  95% 置信度意味着仍然有 5% 的机会结果是随机的

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Frequently Asked Questions

Q 什么是统计学意义?

这意味着观察到的差异不太可能由于随机机会。 在 95% 置信度下，差异是巧合的概率小于 5%。

Q 我需要多少访客?

目标至少每个变体 1,000 名访客。预期差异越小，所需样本大小越大。

Q 什么是好的 p 值?

p 值低于 0.05（5%）是行业标准的统计学意义。

About This Tool

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