Калькулятор A/B-тестирования для определения статистической значимости

При проведении A/B-тестирования важно проверить, являются ли полученные результаты статистически значимыми, иными словами, насколько они точные, а не случайные. 

Быстро рассчитайте статистическую значимость своих результатов с помощью калькулятора достоверности A/B-тестирования от SurveyMonkey.

A/B-тестирование, или раздельное тестирование, — это метод, при котором сравнивают эффективность двух вариантов одного элемента, например идеи или рекламы.

Исследователи, специалисты по обслуживанию и маркетологи проводят A/B-тестирование для оценки небольших изменений, например эффективности новой кнопки на веб-сайте или обновленного дизайна главной страницы. Тестирование позволяет собрать отзывы и данные для принятия последующих решений. 

При A/B-тестировании статистическая значимость определяет, насколько вероятно, что различие между контрольной версией и тестовой версией экспериментальных данных не вызвано ошибкой или случайностью.

Например, если вы провели тестирование с уровнем значимости в 95 %, вы можете быть на 95 % уверены, что различия реальны.

Статистическая значимость позволяет оценить влияние тестирования на процент конверсии. В случае опросов статистическая значимость указывает на достоверность результатов. 

Например, если с помощью опроса вы просите респондентов выбрать рекламу А или рекламу Б, то прежде чем принимать решение на основе собранных ответов, вам нужно убедиться, что разница между ответами статистически значима.

Во-первых, необходимо выдвинуть предположение для объяснения каких-либо фактов. У вас должна быть нулевая гипотеза, которая указывает на отсутствие связи в сравниваемых явлениях, а также альтернативная гипотеза.

Альтернативная гипотеза утверждает, что наблюдаемые явления неслучайны и между ними есть связь, которую вы пытаетесь доказать. 

Например, при проведении A/B-тестирования коэффициента конверсии вы можете выдвинуть следующие гипотезы.

Сформулировав обе гипотезы, статистики иногда проводят тесты для проверки состоятельности своих гипотез.

Мерой состоятельности и достоверности нулевой гипотезы является z-показатель, который может указать на отсутствие связи между сравниваемыми фактами. P-значение указывает на достаточность доказательств для подтверждения альтернативной гипотезы.

Далее необходимо выбрать тип теста: односторонний или двусторонний (или, как еще говорят, одновыборочный или двухвыборочный). В одностороннем тесте предполагается, что ваша альтернативная гипотеза будет иметь направленный эффект, тогда как двусторонний тест предусматривает, что гипотеза также может оказать негативное влияние на результаты.

Например, при проведении A/B-тестирования коэффициента конверсии могут быть следующие варианты.

Теперь вам необходимо собрать результаты A/B-тестирования, включая показатели для контрольной (А) и тестовой (В) версий. 

Для примера выше результаты могут выглядеть следующим образом. 

Далее необходимо рассчитать z-показатель для подтверждения или опровержения нулевой гипотезы и статистической значимости разницы между вариантами А и В. 

Здесь же нужно определить p-значение, которое укажет на вероятность случайной разницы между рассматриваемыми вариантами. Чем меньше p-значение, тем больше доказательств того, что нулевая гипотеза несостоятельна. 

В случае с примером выше:

Для определения статистической значимости установите уровень значимости (α). Популярным уровнем значимости является 0,05 (5 %). Это допустимый уровень отклонения нулевой гипотезы.

Далее p-значение сравнивается с уровнем значимости (α). Если p-значение меньше уровня значимости, нулевая гипотеза опровергается и разница считается статистически значимой. 

В примере выше p-значение ниже уровня α, то есть разница в 14 % является статистически значимой.

Наконец можно расшифровать результаты. Если результаты получились статистически значимыми, то высока вероятность того, что различия неслучайны, что является доказательством в пользу альтернативной гипотезы. Незначимые результаты указывают на недостаточность доказательств для опровержения нулевой гипотезы, то есть различия могут быть случайны.

Для повышения эффективности используйте следующие инструменты.

Таким образом, статистическая значимость подтверждает результаты A/B-тестирования. Для принятия грамотных решений на основе данных A/B-тестирования важно рассчитать статистическую значимость результатов.

Воспользуйтесь калькулятором вверху страницы, чтобы автоматически рассчитать значимость результатов своего опроса.