Calcolatore di test A/B
Variante A
Variante B
Livello di confidenza
Nessun vincitore statisticamente significativo
Come si usa questo calcolatore?
1. Inserisci il numero di visitatori e di conversioni per ogni variante
2. La significatività statistica viene calcolata automaticamente
3. Un risultato superiore al 95 % è considerato statisticamente significativo
Risposta rapida
Come si capisce se un A/B test è statisticamente significativo?
Confronta i tassi di conversione delle due varianti con uno Z-test: la differenza tra i tassi viene divisa per l'errore standard combinato, poi trasformata in un livello di confidenza. Sopra il 95 % il risultato è considerato significativo. Esempio: A converte 100 visitatori su 1.000 (10 %), B ne converte 130 su 1.000 (13 %): la confidenza arriva a circa il 98,2 %, quindi vince B.
| Variante A | Variante B | Confidenza | Significativo al 95 %? |
|---|---|---|---|
| 100 / 1.000 (10 %) | 110 / 1.000 (11 %) | 76,7 % | No |
| 100 / 1.000 (10 %) | 120 / 1.000 (12 %) | 92,4 % | No |
| 100 / 1.000 (10 %) | 130 / 1.000 (13 %) | 98,2 % | Sì |
| 100 / 1.000 (10 %) | 140 / 1.000 (14 %) | 99,7 % | Sì |
| 500 / 5.000 (10 %) | 550 / 5.000 (11 %) | 94,9 % | No |
| 40 / 2.000 (2 %) | 60 / 2.000 (3 %) | 97,9 % | Sì |
Informazioni sullo strumento Test A/B
Che cos'è?
Il calcolatore di A/B test è uno strumento statistico che stabilisce se le differenze osservate tra due varianti sono statisticamente significative o semplicemente dovute al caso.
Perché usarlo?
Senza significatività statistica rischi di prendere decisioni sbagliate basate su risultati casuali. Questo strumento ti dà una certezza matematica prima di dichiarare un vincitore.
Come funziona?
Inserisci il numero di visitatori e di conversioni per ogni variante. Lo strumento calcola in automatico il tasso di conversione, il miglioramento relativo e il livello di confidenza statistica.
Consigli d'uso
- Punta a un livello di confidenza di almeno il 95 % prima di trarre conclusioni
- Aspetta almeno 100 conversioni per variante
- Testa una sola variabile alla volta per avere risultati affidabili
- Non controllare i risultati troppo presto: lascia che il test faccia il suo corso
- Documenta ogni test con ipotesi, durata e risultato
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