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Calcolatore di significatività per test A/B

Denaro e finanza
Matematica e numeri

Il risultato del tuo test A/B è reale o solo un caso?

Tassi di conversione, incremento, p-value e intervallo di confidenza di un test A/B, con la dimensione del campione necessaria.

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Incremento di B rispetto ad A

+25%

Significativo con livello di confidenza 95% (p < 0,001): una differenza così grande sarebbe improbabile se A e B convertissero allo stesso modo.

Altre informazioni sul test

Tasso di conversione A
4%
Tasso di conversione B
5%
Differenza B − A
+1 punti percentuali
Intervallo di confidenza 95% della differenza
Da 0,43 a 1,57 punti percentuali
p-value
< 0,001
Visitatori per variante con potenza 80%
6745

La significatività dice solo che la differenza difficilmente è dovuta al puro caso. Non dice quanto è grande l’incremento reale, che lo abbia causato la modifica, né che durerà. Decidi la dimensione del campione prima di iniziare e non fermare il test appena sembra significativo.

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Tassi di conversione, incremento, p-value e intervallo di confidenza di un test A/B, con la dimensione del campione necessaria.

Come si usa

  1. Inserisci quanti visitatori hanno visto ciascuna variante e quanti di loro hanno convertito.
  2. Leggi l’incremento di B rispetto ad A e se la differenza è significativa; i dettagli mostrano entrambi i tassi, l’intervallo della differenza e il p-value.
  3. Controlla i visitatori che servono a ogni variante; apri Impostazioni del test per cambiare il livello di confidenza, scegliere un test a una coda o la potenza.

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Come funziona

Un test A/B mostra due versioni di una pagina a visitatori diversi e confronta quanto spesso ciascuna converte. Anche due pagine identiche raramente ottengono esattamente lo stesso tasso, quindi la domanda è se lo scarto sia più grande di quello che il solo caso produrrebbe di solito.

Il test unisce i due gruppi in un unico tasso p̂ e confronta la differenza con il suo errore standard: z = (p_B − p_A) ÷ √(p̂(1 − p̂)(1/n_A + 1/n_B)). Il p-value è la probabilità di uno scarto almeno così grande se le due versioni convertissero davvero allo stesso modo. Il metodo segue il NIST/SEMATECH e-Handbook; la dimensione del campione necessaria per una data potenza segue power.prop.test di R.

La significatività non è la dimensione dell’effetto: l’intervallo della differenza mostra quanto grande o piccolo potrebbe plausibilmente essere il guadagno reale. Decidi la dimensione del campione prima del test, fallo durare settimane intere e non fermarlo appena diventa significativo, altrimenti il caso vince molto più spesso di quanto suggerisca il livello di confidenza.

Esempio svolto

Qual è l’aumento relativo da 200 a 250 conversioni ogni 5000 visitatori?

  1. A = 200 ÷ 5000 = 4%; B = 250 ÷ 5000 = 5%.
  2. (B − A) ÷ A = 25%.

Aumento relativo: 25%. Il test bilaterale con livello di confidenza del 95% dà p = 0,01587.

Domande frequenti

Cosa significa un p-value di 0,05?

Se A e B convertissero davvero allo stesso tasso, una differenza almeno così grande comparirebbe in circa il 5% dei test. Non è la probabilità che B sia migliore.

Quanti visitatori servono al mio test A/B?

Dipende dai tassi e dal più piccolo incremento che valga la pena rilevare. Passare dal 4% al 5% richiede circa 6745 visitatori per variante per una potenza dell’80% con confidenza al 95%; incrementi più piccoli ne richiedono molti di più.

Devo usare un test a una coda?

Solo se hai deciso prima del test che ti interessa una sola direzione. Un test a una coda raggiunge la significatività prima, ma non può dirti che B ha peggiorato le cose.

Il test non è significativo. Significa che A e B sono uguali?

No. Significa che i dati non riescono ancora a distinguerli. Con troppo pochi visitatori, anche una differenza reale sembra spesso un caso.

Posso confrontare i ricavi per visitatore?

No. Il test richiede esiti binari: ogni visitatore converte oppure no. Gli importi richiedono un altro test statistico.

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