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En (très) termes simples: Taille de l'échantillon - Le nombre de visiteurs (participants) inclus dans le test A / B. Taille de l'effet - la différence entre a et b.
- Quelle est la taille de l'effet dans les tests AB?
- Quelle est la taille de l'effet et la taille de l'échantillon?
- Comment la taille de l'effet est-elle affectée par la taille de l'échantillon?
- Comment savez-vous si votre test AB réussit?
Quelle est la taille de l'effet dans les tests AB?
Taille de l'effet: dans les tests A / B standard, nous calculons le taux de conversion pour chaque variation. La taille de l'effet est calculée en divisant le nombre de conversions par le nombre de visiteurs. La taille de l'effet est le soulèvement d'une variation par rapport à l'original.
Quelle est la taille de l'effet et la taille de l'échantillon?
Dans les statistiques, une taille d'effet est une valeur mesurant la force de la relation entre deux variables dans une population, ou une estimation basée sur l'échantillon de cette quantité.
Comment la taille de l'effet est-elle affectée par la taille de l'échantillon?
Contrairement aux tests de signification, la taille de l'effet est indépendante de la taille de l'échantillon. La signification statistique, en revanche, dépend à la fois de la taille de l'échantillon et de la taille de l'effet.
Comment savez-vous si votre test AB réussit?
Idéalement, tous les tests A / B atteignent une signification statistique à 95%, ou à 90% à tout le moins. Atteindre plus de 90% garantit que le changement aura un impact négatif ou positivement sur les performances d'un site. La meilleure façon d'atteindre une signification statistique est de tester les pages avec une quantité élevée de trafic ou un taux de conversion élevé.
