A/B-Test-Rechner
Variante A
Variante B
Konfidenzniveau
Kein statistisch signifikanter Gewinner
Wie nutzt man diesen Rechner?
1. Geben Sie für jede Variante die Anzahl der Besucher und Conversions ein
2. Die statistische Signifikanz wird automatisch berechnet
3. Ein Ergebnis über 95 % gilt als statistisch signifikant
Kurze Antwort
Woran erkennt man, ob ein A/B-Test statistisch signifikant ist?
Vergleichen Sie die Conversion-Raten beider Varianten mit einem Z-Test: Der Abstand zwischen den Raten wird durch den gemeinsamen Standardfehler geteilt und dann in ein Konfidenzniveau umgerechnet. Ab 95 % gilt das Ergebnis als signifikant. Beispiel: A konvertiert 100 von 1.000 Besuchern (10 %), B konvertiert 130 von 1.000 (13 %): Die Konfidenz erreicht etwa 98,2 %, B gewinnt also.
| Variante A | Variante B | Konfidenz | Signifikant bei 95 %? |
|---|---|---|---|
| 100 / 1.000 (10 %) | 110 / 1.000 (11 %) | 76,7 % | Nein |
| 100 / 1.000 (10 %) | 120 / 1.000 (12 %) | 92,4 % | Nein |
| 100 / 1.000 (10 %) | 130 / 1.000 (13 %) | 98,2 % | Ja |
| 100 / 1.000 (10 %) | 140 / 1.000 (14 %) | 99,7 % | Ja |
| 500 / 5.000 (10 %) | 550 / 5.000 (11 %) | 94,9 % | Nein |
| 40 / 2.000 (2 %) | 60 / 2.000 (3 %) | 97,9 % | Ja |
Über den A/B-Test
Was ist das?
Der A/B-Test-Rechner ist ein Statistik-Tool, das ermittelt, ob die Unterschiede zwischen zwei Varianten statistisch signifikant sind oder nur auf Zufall beruhen.
Wozu dient es?
Ohne statistische Signifikanz riskieren Sie Fehlentscheidungen auf Basis zufälliger Ergebnisse. Dieses Tool gibt Ihnen mathematische Sicherheit, bevor Sie einen Gewinner küren.
Wie funktioniert es?
Geben Sie für jede Variante die Anzahl der Besucher und Conversions ein. Das Tool berechnet automatisch die Conversion-Rate, die relative Verbesserung und das statistische Konfidenzniveau.
Tipps zur Nutzung
- Streben Sie mindestens 95 % Konfidenz an, bevor Sie Schlüsse ziehen
- Warten Sie auf mindestens 100 Conversions pro Variante
- Testen Sie immer nur eine Variable, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten
- Prüfen Sie die Ergebnisse nicht zu früh: Lassen Sie den Test vollständig laufen
- Dokumentieren Sie jeden Test mit Hypothese, Dauer und Ergebnis
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