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Erwartete Konversionsrate Ihrer Kontrollgruppe [?]

Minimale relative Veränderung der Konversionsrate, die Sie gerne feststellen würden [?]

95 % ist ein akzeptierter Standardwert für die statistische Signifikanz. Optimizely bietet Ihnen aber dennoch die Möglichkeit, je nach Ihrer Risikotoleranz einen individuellen Grenzwert für die Signifikanz festzulegen. [?]

Stichprobengröße pro Variante

FAQ

Was ist die Stats Engine von Optimizely?

Der Stichprobenrechner von Optimizely unterscheidet sich von anderen Rechnern für die statistische Signifikanz. Er basiert auf der Formel, die in der Stats Engine von Optimizelyverwendet wird. Die Stats Engine berechnet die statistische Signifikanz mithilfe von sequentiellen Tests und den Kontrollmöglichkeiten für die False-Discovery-Rate. Dank der Kombination dieser beiden Techniken müssen Sie nicht mehr warten, bis die festgelegte Stichprobengröße erreicht ist, um gültige und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Wenn Optimizely ein Ergebnis als zu 95 % signifikant einstuft, können Sie Ihre Entscheidung mit einer 95 %igen Sicherheit fällen. Weitere Informationen

Wie viele Besucher benötige ich für meinen A/B-Test?

Mit diesem Rechner für die statistische Signifikanz können Sie die Stichprobengröße für die einzelnen Varianten in Ihrem Test berechnen, die Sie durchschnittlich zum Messen der gewünschten Änderung der Konversionsrate benötigen. Wenn Optimizely einen Effekt ermittelt, der größer als der von Ihnen erwartete ist, können Sie den Test in vielen Fällen schon früh beenden.

Wie unterscheidet sich der Rechner von Optimizely von anderen Stichprobenrechnern?

Unser Stichprobenrechner für A/B-Tests nutzt die Formel unserer neuen Stats Engine, die einen zweiseitigen sequenziellen Wahrscheinlichkeitsquotiententest mit Kontrollmöglichkeiten für die False-Discovery-Rate verwendet, um die statistische Signifikanz zu ermitteln.

Dank dieser Methodik müssen Sie keinen Stichprobenrechner mehr einsetzen, um die Aussagekraft Ihrer Ergebnisse sicherzustellen. Der Rechner für den A/B-Test eignet sich stattdessen optimal als Tool zur detaillierten Planung Ihrer Tests, mit dem Sie herausfinden, wie lange es etwa dauert, bis Optimizely ermittelt, ob Ihre Ergebnisse im Hinblick auf den zu überprüfenden Effekt signifikant sind.

Wie bestimme ich die Ausgangswertkonversionsrate?

Sehen Sie sich in einem Tool wie Google Analytics oder einem anderen Tool zur Websiteanalyse bisherige Daten zur durchschnittlichen Leistung der Seite an. Weitere Informationen

Was ist der kleinste messbare Effekt (Minimum Detectable Effect, MDE)?

In herkömmlichen Hypothesentests gibt der kleinste messbare Effekt im Prinzip die Fehlererkennbarkeit des Tests an. Anders ausgedrückt handelt es sich also um die kleinste relative Änderung der Konversionsrate, die Sie ermitteln möchten. Falls der Ausgangswert Ihrer Konversionsrate beispielsweise bei 20 % liegt und Sie einen kleinsten messbaren Effekt von 10 % festlegen, erfasst der Test alle Änderungen, bei denen sich die Konversionsrate außerhalb des absoluten Bereichs von 18 % bis 22 % befindet. Ein relativer Effekt von 10 % entspricht in diesem Beispiel einer absoluten Änderung der Konversionsrate von 2 %. Weitere Informationen

Wie ermittle ich einen Wert für den kleinsten messbaren Effekt (MDE)?

Sie entscheiden selbst, inwiefern Sie einen Kompromiss zwischen der Fehlererkennbarkeit Ihres Tests und seiner Laufzeit eingehen möchten. Je geringer der kleinste messbare Wert (MDE), desto größer die Fehlererkennbarkeit des Tests und desto größer die erforderliche Stichprobengröße.

Die statistische Signifikanz der Stats Engine von Optimizely zeigt Ihnen während der Laufzeit des Experiments die Wahrscheinlichkeit, mit der Ihre Ergebnisse signifikant sind. Ist der von der Stats Engine ermittelte Effekt größer als der gewünschte kleinste messbare Effekt, deklariert der Test möglicherweise doppelt so schnell eine Gewinner- oder Verlierervariante, als wenn Sie bis zum Erreichen der festgelegten Stichprobengröße warten müssten. Läuft der Test länger, findet die Stats Engine unter Umständen sogar einen noch kleineren messbaren Effekt, als Sie erwartet haben. Weitere Informationen

Wie wird die Teststärke im Stichprobenrechner angegeben?

Die Teststärke ist im Grunde genommen ein Indikator dafür, ob für Ihren Test angemessene Daten zur Verfügung stehen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Die neue Stats Engine von Optimizely führt Tests aus, die immer eine Teststärke von 1 erreichen. Das heißt, dass der Test immer auf angemessene Daten zugreifen kann, um zu jedem Zeitpunkt aktuell gültige Ergebnisse auszugeben. Abweichungen werden direkt erfasst. Sie können also eine Entscheidung treffen, sobald Ihre Ergebnisse signifikant sind, ohne sich dabei Gedanken über die Teststärke machen zu müssen.

Weitere Informationen zu Optimizely

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