Аналитика

A/B-тесты

Конверсии, доверительные интервалы, мощность теста и размер выборки.

Conversion rate (конверсия)

Конверсия показывает долю пользователей, для которых событие (например, покупка или клик) произошло в группе.

$\hat{p}=\frac{X}{n}$

Стандартная ошибка доли

SE конверсии показывает, насколько оценка доли может «плавать» из-за случайного разброса выборки.

$SE(\hat p)=\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}}$

Z-статистика для двух долей

Z-статистика показывает, насколько наблюдаемая разница конверсий удалена от нуля относительно дисперсии.

$z = \frac{\hat p_B-\hat p_A}{SE_{\Delta}}$

p-value без калькулятора: ориентиры по z

Если нет точного калькулятора, используйте фиксированные пороговые значения |z| для быстрой оценки значимости.

$p \approx 2\,(1-\Phi(|z|)),\; \text{а без калькулятора: }|z|\approx1{,}64\Rightarrow p\approx0{,}10,\;1{,}96\Rightarrow0{,}05,\;2{,}58\Rightarrow0{,}01$

MDE (минимально детектируемый эффект)

MDE показывает минимальную разницу конверсий, которую тест сможет обнаружить с заданным α и power.

$MDE = (z_{1-\alpha/2}+z_{1-\beta})\sqrt{\frac{\hat p_A(1-\hat p_A)}{n_A}+\frac{\hat p_B(1-\hat p_B)}{n_B}}$