ए/बी परीक्षण के नमूना आकार के उदाहरण

एक ऐसे पेज की कल्पना कीजिए जिसकी आधारभूत रूपांतरण दर 10% है और लक्ष्य वृद्धि 2 प्रतिशत अंक है। इस तरह की व्यवस्था से अक्सर एक प्रबंधनीय लेकिन फिर भी सार्थक नमूना आवश्यकता प्राप्त होती है।

यह एक अच्छा उदाहरण है क्योंकि यह उस दायरे में आता है जिसके साथ कई विकास और उत्पाद टीमें वास्तव में काम करती हैं।

अब 2% के आधारभूत स्तर और 0.3 प्रतिशत अंक की वृद्धि की कल्पना कीजिए। आवश्यक नमूना संख्या तेजी से बढ़ती है क्योंकि प्रभाव कम है और आधारभूत स्तर अपेक्षाकृत कम है।

यही कारण है कि बहुत छोटे लक्ष्य प्रभाव कम ट्रैफ़िक वाले अनुभवों के लिए प्रयोगों को अव्यावहारिक बना सकते हैं।

ऐसे उदाहरणों से पता चलता है कि मुख्य प्रश्न केवल यह नहीं है कि आपके पास कितना ट्रैफ़िक है। बल्कि यह है कि क्या आप जिस प्रभाव की परवाह करते हैं, वह आपके द्वारा वास्तविक रूप से एकत्रित किए जा सकने वाले ट्रैफ़िक के भीतर पता लगाने के लिए पर्याप्त बड़ा है।

इसी कारण से सैंपल साइज प्लानिंग प्रयोगों के लिए एक रणनीतिक फिल्टर का काम करती है।

उदाहरण यह समझने में सबसे उपयोगी होते हैं कि मान्यताएँ आपस में कैसे परस्पर क्रिया करती हैं। वे दिखाते हैं कि आधारभूत स्तर, प्रभाव का आकार और शक्ति किस प्रकार यातायात की आवश्यकता को लोगों की अपेक्षा से कहीं अधिक प्रभावित कर सकते हैं।

उदाहरणों को अपनी योजना बनाने के लिए आवश्यक इनपुट का विकल्प नहीं बनाना चाहिए। यहां तक ​​कि एक बहुत ही समान दिखने वाले परीक्षण के लिए भी अलग नमूने की आवश्यकता हो सकती है यदि दर्शक, मापदंड या आधारभूत मानक अलग तरह से व्यवहार करते हैं।