इस टूल के बारे में
A/B टेस्ट सार्थकता कैलकुलेटर एक मुफ़्त, ब्राउज़र-आधारित टूल है जो आपको बताता है कि दो कन्वर्ज़न दरों के बीच का अंतर सांख्यिकीय रूप से सार्थक है या केवल शोर। प्रत्येक वेरिएंट के विज़िटर और कन्वर्ज़न दर्ज करें और यह एक दो-अनुपात z-टेस्ट स्थानीय रूप से चलाता है — कोई डेटा आपके ब्राउज़र से बाहर नहीं जाता।
कन्वर्ज़न दरें pA = cA ÷ nA और pB = cB ÷ nB हैं, और सापेक्ष उत्थान (pB − pA) ÷ pA × 100 है। टेस्ट दोनों समूहों को पूल करता है, p = (cA + cB) ÷ (nA + nB), मानक त्रुटि SE = √(p(1−p)(1/nA + 1/nB)) और z-स्कोर z = (pB − pA) ÷ SE की गणना करता है। दो-पुच्छ p-वैल्यू 2 × (1 − Φ(|z|)) है, जहाँ Φ एक त्रुटि-फलन सन्निकटन (Abramowitz-Stegun 7.1.26) से बना सामान्य CDF है; विश्वास (1 − p-वैल्यू) × 100 है।
इसका उपयोग किसी स्प्लिट टेस्ट के बाद यह तय करने के लिए करें कि क्या वेरिएंट B ने वास्तव में A को हराया। निर्णय टाइल 95% विश्वास या उससे अधिक पर परिणाम को सार्थक चिह्नित करती है। याद रखें कि सार्थकता किसी बड़े या टिकाऊ प्रभाव के समान नहीं है — हमेशा उत्थान और नमूना आकार को भी तौलें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
यह कौन सा टेस्ट उपयोग करता है?
एक पूल की गई मानक त्रुटि के साथ एक दो-पुच्छ दो-अनुपात z-टेस्ट — दो कन्वर्ज़न दरों की तुलना के लिए मानक विधि। p-वैल्यू सामान्य वितरण से एक त्रुटि-फलन सन्निकटन (Abramowitz-Stegun सूत्र 7.1.26) के माध्यम से आता है, और विश्वास 100% में से p-वैल्यू को प्रतिशत के रूप में घटाने पर है।
यहाँ 95% विश्वास का क्या अर्थ है?
इसका अर्थ है कि यदि दोनों वेरिएंट वास्तव में समान प्रदर्शन करते, तो आप संयोग से इतना बड़ा या बड़ा अंतर केवल लगभग 5% समय देखते। निर्णय 95% विश्वास या उससे अधिक पर 'सार्थक' पढ़ता है। यह आपको प्रभाव का आकार नहीं बताता — इसके लिए उत्थान जाँचें।
मुझे अमान्य परिणाम क्यों मिलता है?
कन्वर्ज़न विज़िटर से अधिक नहीं हो सकते, और दोनों विज़िटर गिनतियाँ शून्य से अधिक होनी चाहिए। टेस्ट को कुछ विचरण की भी आवश्यकता है: यदि किसी भी समूह में कोई कन्वर्ट नहीं हुआ, या सभी हुए, तो मानक त्रुटि शून्य है और कोई z-स्कोर नहीं बन सकता, इसलिए टूल इनपुट को अमान्य रिपोर्ट करता है।
क्या विजेता घोषित करने के लिए सार्थकता पर्याप्त है?
अपने आप में नहीं। एक छोटा, अमहत्वपूर्ण अंतर विशाल नमूने के साथ सार्थक हो सकता है, जबकि एक वास्तविक प्रभाव छोटे नमूने के साथ सार्थकता से चूक सकता है। सापेक्ष उत्थान, निरपेक्ष संख्याओं और क्या टेस्ट पर्याप्त लंबा चला इस पर विचार करें। यहाँ सारी गणित निजी रूप से आपके ब्राउज़र में चलती है।
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