Calculez la signification statistique de vos tests A/B avec notre calculateur gratuit. Analysez les taux de conversion, les intervalles de confiance et la probabilité bayésienne pour prendre des décisions data-driven.
Notre calculateur vous aide à déterminer la signification statistique de vos tests A/B en analysant :
La signification statistique vous permet de déterminer si les différences observées entre vos variantes sont réelles ou dues au hasard. Un test statistiquement significatif vous donne la confiance nécessaire pour prendre des décisions basées sur les données.
La signification statistique indique si les différences observées entre vos variantes sont dues au hasard ou représentent un véritable effet. Un résultat est généralement considéré comme significatif lorsque la p-value est inférieure à 0,05.
La p-value représente la probabilité d'observer une différence aussi grande ou plus grande que celle observée, si en réalité il n'y avait aucune différence. Plus la p-value est petite, plus le résultat est statistiquement significatif.
L'analyse bayésienne fournit une approche alternative à l'analyse fréquentiste traditionnelle. Elle calcule directement la probabilité qu'une variante soit meilleure que l'autre, en tenant compte des données observées et des connaissances préalables.
Un niveau de confiance de 95% est généralement recommandé pour les tests A/B. Cela signifie que vous avez 95% de chances que vos résultats soient statistiquement significatifs et non dus au hasard.
Prenez des décisions basées sur les données
avec une confiance statistique
Valeur recommandée : 95%
La signification statistique indique si les différences observées entre vos variantes sont dues au hasard ou représentent un véritable effet. Un résultat est généralement considéré comme significatif lorsque la p-value est inférieure à 0,05.
La p-value représente la probabilité d'observer une différence aussi grande ou plus grande que celle observée, si en réalité il n'y avait aucune différence. Plus la p-value est petite, plus le résultat est statistiquement significatif.
L'analyse bayésienne fournit une approche alternative à l'analyse fréquentiste traditionnelle. Elle calcule directement la probabilité qu'une variante soit meilleure que l'autre, en tenant compte des données observées et des connaissances préalables.
Un niveau de confiance de 95% est généralement recommandé pour les tests A/B. Cela signifie que vous avez 95% de chances que vos résultats soient statistiquement significatifs et non dus au hasard.
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