Comment déterminer la signification statistique pendant le test A B de Divi Lead

Vous devez soustraire alpha de 1, donc 1 0,05 = 0,95 Ce qui nous donne le pourcentage requis. Un alpha de 0,1 équivaut à un degré de confiance de 90%, et ainsi de suite. Plus α est petit, plus les résultats sont fiables et nous avons choisi 95% comme point optimal, car plus α est petit, plus il faut drsquoéchantillons pour revenir à des valeurs statistiquement significatives. Selon ce tableau, en utilisant un simple test A B (avec ou sans facteur), nous avons besoin drsquoun facteur Chi carré de 3841, et notre exemple est très bas. Sur la base de ces calculs, pour obtenir une certitude de 95% des résultats de notre exemple, nous devons étendre le test à un total drsquoau moins 6 830 visiteurs répartis entre deux variantes. Notre échantillon initial de 2 045 visiteurs nrsquoa duré que 85% du temps. Cela peut sembler élevé, mais devez tenir compte du fait que nous avons utilisé de très petites valeurs dans notre exemple. Dans la réalité, le défaut de paiement peut être plus large. êtes toujours avec nous, pourriez sentir un peu submergé par le grand nombre de calculs nécessaires pour déterminer la signification statistique. Heureusement, il existe un certain nombre drsquooutils en ligne pour aider à soulever des poids, comme la calculatrice de test hubspot A B ou la calculatrice de test Split, ainsi que lrsquooutil de décision du Dr Peter. Conclusion bien que le test de segmentation soit un outil puissant, il peut parfois mener dans la mauvaise direction si le test nrsquoest pas correctement étalonné. Cependant, avec le nouveau rapport statistique Divi leads, maintenant que savez comment découvrir si les résultats ne sont pas fiables, êtes prêt à commencer le test A B. Nrsquooubliez que les principaux facteurs drsquoessai A B suivants: Assurez que la taille de lrsquoéchantillon est suffisante. Plus