حاسبة الدلالة الإحصائية لاختبار A/B
أدخل الزوار والتحويلات لنسختين لتحصل على معدلات التحويل والزيادة ومستوى الثقة وحكم واضح حول ما إذا كان يجب اعتماد النسخة.
النسخة A (الضابطة)
النسخة B (الاختبار)
النتيجة
مستوى الثقة
كيف تعمل الحاسبة
أدخل عدد الزوار والتحويلات للنسخة الضابطة (A) ونسخة الاختبار (B). تحسب الحاسبة معدل التحويل لكل منهما، والتحسّن النسبي لـ B مقارنةً بـ A، وتجري اختبار z لنسبتين لتخبرك بمدى ثقتك في أن الفرق حقيقي وليس مصادفة.
كيف تقرأ النتيجة
- ثقة 95% أو أكثر: النتيجة ذات دلالة إحصائية. اعتمد النسخة الفائزة.
- من 90% إلى 95%: النتيجة تميل إلى الدلالة. واصل الاختبار.
- أقل من 90%: لا دلالة إحصائية. أطِل مدة الاختبار أو وجّه إليه مزيدًا من الزيارات.
حجم العيّنة مهم
أكثر أخطاء اختبارات A/B شيوعًا إعلان الفائز مبكرًا. فمع 200 زائر لكل نسخة، لا يمكنك رصد تحسّن بنسبة 10% بشكل موثوق. حدّد حجم العيّنة قبل البدء، واترك الاختبار يعمل أسبوعًا كاملًا على الأقل ليغطي سلوك أيام الأسبوع وعطلة نهايته، وتجنّب إيقافه بمجرد أن تبدو الأرقام جيدة.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين مستوى الثقة والقيمة الاحتمالية P؟
كلاهما يصف الاختبار نفسه من زاويتين. القيمة الاحتمالية P هي احتمال رؤية فرق بهذا الحجم لو كانت النسختان متطابقتين فعلًا. والقيمة P ثنائية الطرف الأقل من 0.05 هي الحد المعتاد للدلالة الإحصائية.
هل يمكنني التحقق من النتائج كل يوم؟
يمكنك أن تنظر، لكن لا توقف الاختبار بمجرد أن يتجاوز 95%. فالتحقق المتكرر والإيقاف المبكر يضخّمان النتائج الإيجابية الكاذبة. التزم بحجم العيّنة الذي خطّطت له.
هل تضمن النتيجة ذات الدلالة الإحصائية استمرار التحسّن؟
لا. التحسّن المقيس تقدير، والنتائج الفعلية غالبًا ما تستقر عند مستوى أدنى. تعامل بحذر مع التحسّنات الكبيرة على العيّنات الصغيرة، وأعد اختبار التغييرات المهمة.