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A/Bテストサンプルサイズ計算ツール

実験を開始する前に、結果が実際に信頼できるように各バリアントに必要な訪問者数を調べましょう。数値を入力すると計算機がすぐに更新されます。すべてブラウザ内で動作します。

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バリアントごとに必要な訪問者数

よくある質問

サンプルサイズについて

このツールは、ベースラインコンバージョン率、最小検出可能効果、選択した信頼水準、統計的検定力に基づく標準的な2比率公式を使用して、バリアントごとに必要な訪問者数を推定します。

最小検出可能効果とは、テストが確実に検出できるようにしたいコンバージョン率の最小相対変化です。小さな効果にはより大きなサンプルが必要です。

より低いベースライン率、より小さい効果、より高い信頼度、より高い検定力はすべて、偽陽性と偽陰性を避けるために必要なサンプルサイズを増加させます。

PulsePandaはあなたの実験をセッションリプレイ、ヒートマップ、ファネル、フィードバックと組み合わせて、勝利の背後にある理由を理解できるようにします。