שיעור בסיס נמוך עולה בתנועה
ככל שההמרה נדירה יותר, כך נדרשים יותר מבקרים כדי להפריד שינוי אמיתי מרעש. בגסות, חצייה של שיעור ההמרה הבסיסי מכפילה את התנועה שכל וריאנט צריך.
כלי חינמי
מחשבון גודל מדגם למבחן A/B
לפני שתשיק ניסוי, גלו כמה מבקרים כל וריאנט צריך כדי שהתוצאה תהיה אמינה באמת. הזן את המספרים שלכם והמחשבון מתעדכן מיידית, הכל בדפדפן שלכם.
31,232
מבקרים נדרשים לכל גרסה
62,464 מבקרים בסך הכול בשתי גרסאות
מה קובע את המספר
למה גודל המדגם משתנה כל כך
האפקט הניתן לזיהוי הוא המנוף הגדול
האפקט המינימלי הניתן לזיהוי נכנס לנוסחה בריבוע, ולכן הוא שולט על כל השאר. לבקש לזהות שיפור של 5% במקום 10% עולה בערך פי ארבעה בתנועה — החליטו איזה גודל של ניצחון באמת ישנה את ההחלטה שלכם, ובדקו אותו.
קבעו את משך הבדיקה לפני שמתחילים
תרגמו את המספר שלמעלה לשבועות שלמים של תנועה, ואז הריצו למשך כל התקופה הזו. עצירה ברגע שהתוצאה הופכת מובהקת היא הדרך הנפוצה ביותר שבה צוותים משחררים שינויים שלא מחזיקים מעמד.
שאלות נפוצות
אודות גודל מדגם
כיצד מחשבים גודל מדגם לבדיקת A/B?
כלי זה משתמש בנוסחת שתי הפרופורציות הסטנדרטית המבוססת על שיעור ההמרה הבסיסי שלכם, האפקט המינימלי הניתן לזיהוי, רמת הביטחון שבחרת והעוצמה הסטטיסטית להערכת המבקרים הנדרשים לכל גרסה.
מהו אפקט מינימלי הניתן לזיהוי?
האפקט המינימלי הניתן לזיהוי הוא השינוי היחסי הקטן ביותר בשיעור ההמרה שאתם רוצים שהבדיקה תוכלו לזהות בצורה אמינה. אפקטים קטנים יותר דורשים מדגמים גדולים יותר.
למה הבדיקה שלי צריכה כל כך הרבה מבקרים?
שיעורי בסיס נמוכים יותר, אפקטים קטנים יותר, ביטחון גבוה יותר ועוצמה גבוהה יותר כולם מגדילים את גודל המדגם הנדרש כדי להימנע מחיוביות שווא ושליליות שווא.
קשור
עוד מ-PulsePanda
הפעילו את הבדיקה, ואז צפה בסשנים
PulsePanda משלב את הניסויים שלכם עם ריפליי סשנים, מפות חום, משפכים ומשוב כדי שתבין את הסיבה מאחורי ההצלחה.
התחילו בחינם