A/B Testi Örneklem Büyüklüğü Hesaplama
Temel dönüşüm oranını gir
Mevcut dönüşüm oranınızla, yani hedefi halihazırda tamamlayan ziyaretçilerin oranıyla başlayın. Bu değer tüm hesaplamanın temelini oluşturduğu için yakın tarihli ve güvenilir bir trafik döneminden alınmalıdır.
Algılamak istediğin efekti ayarla
Aksiyon almaya değer minimum iyileştirme oranını, güven düzeyini ve istatistiksel gücü belirleyin. Daha küçük etkileri tespit etmek için çok daha büyük örneklemler gerekir. Bu nedenle işletme açısından gerçekten anlamlı olan değişim konusunda gerçekçi olun.
Gerekli örneklem büyüklüğünü gör
Araç, sonucun güvenilir kabul edilebilmesi için her varyasyonun ihtiyaç duyduğu ziyaretçi sayısını hesaplar. Testi bu örneklem büyüklüğüne ulaşana kadar sürdürün. Testi erken durdurmak, A/B testlerinin yanlış kazananlar üretmesinin en yaygın nedenidir.
Diğer Araçlar
A/B Testi Örneklem Büyüklüğü Hesaplama Aracı Nedir?
A/B Testi Örneklem Büyüklüğü Hesaplama Aracı, bir deney başlatılmadan önce her varyasyon için kaç ziyaretçiye ihtiyaç duyulduğunu tahmin eder. Gerekli örneklem büyüklüğünü önceden belirlemek, eksik verilerle karar verilmesini ve rastlantısal dalgalanmaların gerçek bir performans artışı olarak yorumlanmasını önlemeye yardımcı olur.
Hesaplama; mevcut dönüşüm oranı, tespit edilmek istenen minimum etki, güven düzeyi ve istatistiksel güç kullanılarak yapılır. Araç, her varyasyon için gereken ziyaretçi sayısını gösterir ve tüm hesaplamaları doğrudan tarayıcıda gerçekleştirir.
A/B Testi Örneklem Büyüklüğü Nasıl Hesaplanır?
Öncelikle kontrol deneyiminin mevcut dönüşüm oranını girin. Bu değer, yakın tarihli ve temsili bir trafik döneminden alınmalıdır.
Ardından minimum tespit edilebilir etkiyi, yani MDE değerini belirleyin. MDE, işletmenin aksiyon almasını sağlayacak en küçük anlamlı gelişmeyi ifade eder. Daha küçük bir değişimi tespit etmek için genellikle daha büyük bir örnekleme ihtiyaç duyulur çünkü küçük farkları doğal veri değişkenliğinden ayırmak daha zordur.
Güven düzeyi ve istatistiksel güç de hesaplamaya dahil edilir. Anlamlılık düzeyi, gerçekte fark olmadığı halde fark bulunduğu sonucuna ulaşma riskini kontrol eder. İstatistiksel güç ise gerçek bir etki mevcut olduğunda bu etkiyi doğru biçimde tespit etme olasılığıdır. Daha yüksek güven ve güç hedefleri, ihtiyaç duyulan ziyaretçi sayısını genellikle artırır.
Değerleri girdikten sonra araç, her varyasyon için gereken tahmini örneklem büyüklüğünü gösterir.
A/B Testinden Önce Örneklem Büyüklüğü Neden Hesaplanmalıdır?
Örneklem hedefini önceden belirlemek, web sitesinin deneyi makul bir sürede tamamlayacak kadar trafiğe sahip olup olmadığını anlamaya yardımcı olur. Toplam ihtiyaç duyulan örneklem, deneye günlük olarak dahil edilmesi beklenen trafiğe bölünerek tahmini test süresi hesaplanabilir.
Önceden belirlenmiş bir hedef, varyasyonlardan biri öne çıkar çıkmaz testi durdurma eğilimini de azaltır. Sabit süreli bir deneyin planlanan örneklem büyüklüğüne ulaşmadan sonlandırılması, yanlış kazanan seçme riskini artırabilir.
Hesaplanan değer kesin bir sonuç değil, planlama tahminidir. Trafik dağılımı, ölçümleme doğruluğu, hedef kitle değişiklikleri, dönemsel etkiler ve eş zamanlı deneyler sonucu etkileyebilir. Test başladıktan sonra yapılandırmayı mümkün olduğunca sabit tutun ve sonucu deney öncesinde belirlediğiniz istatistiksel yönteme göre değerlendirin.
