תכנון ניסויים

מחשבון גודל מדגם של בדיקת A/B

השתמש בדף זה כדי לתכנן כמה תנועה או כמה משתמשים אתה צריך לפני הפעלת ניסוי. הוא מיועד לבדיקות A/B פשוטות עם שני גרסאות שבהן אתה רוצה לזהות עלייה משמעותית עם רגישות סטטיסטית מספקת.

שתף את הדף
עזרו לאחרים למצוא את המחשבון הנכון מהר יותר
מהימנות
יותר ביטחון
הטיה
צמצום שגיאה
יעילות
להימנע מדגימת יתר

מחשבון גודל מדגם של בדיקת A/B

השתמשו במחשבון שלמטה כדי לקבל הערכה מהירה בעמוד הזה.

לכל וריאנט
3,842
גודל מדגם מומלץ לכל וריאנט בבדיקה עם שני וריאנטים.
גודל מדגם כולל
7,684
התנועה המשולבת בין A ל-B.
התחל את הסקר שלך אחרי חישוב גודל המדגם

התחל ליצור סקרים מרהיבים

אחרי שאתה יודע כמה תגובות נדרשות, השלב הבא הוא לאסוף אותן. עם SurveyLegend אפשר לבנות סקרים מעוררי עניין, להפיץ בכמה ערוצים ולנתח תוצאות בזמן אמת.

מה מניע את גודל מדגם בדיקות A/B

גודל המדגם של בדיקת A/B תלוי בעיקר בארבע אפשרויות: רמת הביטחון שלך, עוצמת היעד שלך, שיעור ההמרה הבסיסי שלך וההשפעה המינימלית הניתנת לזיהוי שאכפת לך ממנה.

עליות צפויות קטנות יותר דורשות יותר תנועה, בעוד שעליות צפויות גדולות יותר דורשות פחות. שיעורי המרה בסיסיים נמוכים יותר נוטים גם הם להגדיל את המדגם הנדרש.

למה זה חשוב

ביצוע ניסוי עם מעט מדי נתונים מקל על החמצת הבדלים אמיתיים או תגובת יתר לרעש אקראי. תכנון מראש של גודל המדגם מפחית את הפיתוי לעצור מוקדם על סמך תוצאות לא יציבות.

דף זה נותן לך יעד מעשי לכל גרסה, כך שתוכל לשפוט האם בדיקה מציאותית לפני ההשקה.

  • הערכת צרכי התנועה לפני ההשקה
  • קבעו משכי זמן ריאליסטיים לבדיקות
  • הימנעו מניסויים בעלי עוצמה נמוכה
  • יישרו צוותים סביב מה שנחשב כעלייה משמעותית

כיצד להשתמש בתוצאה

התוצאה לכל וריאנט מראה לך בערך כמה תצפיות כל וריאנט אמור לקבל. גודל המדגם הכולל הוא התנועה המשולבת על פני שני הוריאנטים.

אם התוצאה נראית גדולה מדי עבור התנועה הזמינה שלך, הצעד הבא בדרך כלל הוא לשקול מחדש את ההשפעה המינימלית הניתנת לזיהוי, ולא להריץ את אותה בדיקה עם פחות נתונים.

כיצד להפוך את התוצאה לתוכנית בדיקה

לאחר שיש לכם יעד דגימה לכל גרסה, השוו אותו לתנועה השבועית כדי להעריך כמה זמן הניסוי יימשך. זה עוזר לכם להחליט אם הבדיקה ריאלית לפני ביצוע עבודת התכנון וההנדסה.

גודל המדגם הוא רק חלק אחד מאיכות הניסוי. מעקב נקי, קו בסיס יציב וכלל עצירה ברור עדיין חשובים מכיוון שמדגם גדול לא יכול להציל בדיקה שבוצעה בצורה גרועה.

  • הערכת משך זמן מתנועה לפי גרסה, לא מתנועה כוללת באתר
  • בחר את האפקט המינימלי הניתן לזיהוי לפני ההפעלה
  • שמור על יציבות ההקצאה והמעקב במהלך הריצה
  • הימנעו מעצירה מוקדמת כאשר התוצאות נראות מבטיחות באופן זמני

עמודים קשורים עבור מחשבון גודל מדגם של בדיקת A/B

שאלות נפוצות

מה מודד מחשבון בדיקות ה-A/B הזה?
הוא מעריך כמה משתמשים או סשנים דרושים לך לכל וריאנט ובסך הכול, לפי רמת הביטחון, העוצמה הסטטיסטית, שיעור ההמרה הבסיסי והאפקט המינימלי שניתן לזהות.
מהו אפקט מינימלי ניתן לזיהוי?
זהו השיפור הקטן ביותר שאתה רוצה שהבדיקה תוכל לזהות בצורה אמינה. אפקטים קטנים יותר דורשים מדגמים גדולים יותר.
למה גם עוצמה וגם ביטחון חשובים?
רמת הביטחון שולטת בתוצאות חיוביות שגויות, בעוד שהעוצמה שולטת בתוצאות שליליות שגויות. שתיהן משפיעות על כמות התנועה שצריך לפני שאפשר לסמוך על תוצאת הניסוי.
כיצד ניתן להפוך את תוצאת הדגימה למשך זמן בדיקה?
קחו את יעד הדגימה לכל וריאנט והשוו אותו למספר המשתמשים או הביקורים הזכאים שכל וריאנט מקבל לאורך זמן. זה נותן לכם הערכה ריאליסטית יותר של זמן ריצה מאשר התבוננות בתנועת האתר הכוללת בלבד.
האם אני יכול להריץ את הבדיקה בכל מקרה אם הדגימה הנדרשת גבוהה מדי?
אתה יכול, אבל אתה צריך לצפות לסיכוי גבוה יותר לתוצאות לא חד משמעיות או מטעות. התגובה הטובה יותר היא בדרך כלל לבחון מחדש את ההשפעה המינימלית הניתנת לגילוי, את הנחות הבסיס או את היקף הניסוי לפני ההשקה.