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 d’échantillons pour revenir à des valeurs statistiquement significatives. Selon ce tableau, en utilisant un simple test A \/ B (avec ou sans facteur), nous avons besoin d’un 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 d’au moins 6 830 visiteurs répartis entre deux variantes. Notre échantillon initial de 2 045 visiteurs n’a duré que 85% du temps. Cela peut sembler élevé, mais vous 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. Si vous êtes toujours avec nous, vous pourriez vous sentir un peu submergé par le grand nombre de calculs nécessaires pour déterminer la signification statistique. Heureusement, il existe un certain nombre d’outils en ligne pour vous aider à soulever des poids, comme la calculatrice de test hubspot A \/ B ou la calculatrice de test Split, ainsi que l’outil de décision du Dr Peter. Conclusion bien que le test de segmentation soit un outil puissant, il peut parfois vous mener dans la mauvaise direction si le test n’est pas correctement étalonné. Cependant, avec le nouveau rapport statistique Divi leads, maintenant que vous savez comment découvrir si les résultats ne sont pas fiables, vous êtes prêt à commencer le test A \/ B. N’oubliez que les principaux facteurs d’essai A \/ B suivants: Assurez – vous que la taille de l’échantillon est suffisante. Plus