Kalkulator liczebności próby w teście A/B

Zaplanuj test A/B lub porównanie dwóch grup. Podaj dwa oczekiwane odsetki, poziom ufności i moc testu.

Zobacz, jak wykonać obliczenia samodzielnie

Wpisz wartości

Wyniki aktualizują się podczas wpisywania.

95%
80%
Jak wprowadzić dane

W tym kalkulatorze korzystasz z pól liczbowych i list wyboru, więc nie trzeba wklejać tabeli. Wpisz oba odsetki jako liczby bez znaku procentu, na przykład 20 zamiast 20%. Następnie wybierz poziom ufności i moc testu. Wynik aktualizuje się automatycznie.

Liczebność próby na grupę

1,094

na grupę

Obliczenia odbywają się w Twojej przeglądarce. Dane nie są do nas wysyłane.

Kalkulator liczebności próby w teście A/B pokazuje, ile osób lub obserwacji potrzeba w każdej z dwóch grup, aby porównać ich wyniki, na przykład odsetek zwrotów starej i nowej ankiety. Podaj obecny odsetek oraz wartość oczekiwaną dla nowej wersji. Kalkulator wyznaczy liczebność potrzebną do wykrycia takiej różnicy przy wybranej mocy testu. Dzięki temu zaplanujesz próbę, która nie będzie zbyt mała do zamierzonego porównania.

Oblicz samodzielnie

Przykład: zaplanuj grupy o jednakowej liczebności, aby wykryć zmianę z 20% na 30%, przy poziomie ufności 95% i mocy 80%.

Prześledź przykład, a następnie wykonaj te same kroki dla własnych danych.

  1. Zamień odsetki na proporcje i oblicz ich średnią

    p₁ = 0.20; p₂ = 0.30; średnie p = (0.20 + 0.30) ÷ 2 = 0.25; różnica = 0.10
  2. Wyznacz kwantyle dla poziomu ufności i mocy

    zα = Φ⁻¹(0.975) ≈ 1.959964; zβ = Φ⁻¹(0.80) ≈ 0.841621

    Użyj kwantyli standardowego rozkładu normalnego. Poziom ufności dotyczy testu dwustronnego, a dla mocy wykorzystuje się bezpośrednio 0,80.

  3. Oblicz dwa składniki niepewności

    A = √[2 × 0.25 × 0.75] ≈ 0.612372; B = √[0.20 × 0.80 + 0.30 × 0.70] ≈ 0.608276
  4. Zastosuj wzór dla dwóch proporcji

    n na grupę = (zα × A + zβ × B)² ÷ (p₂ − p₁)² ≈ 293.1513

    W miarę możliwości używaj niezaokrąglonych wartości kwantyli w całym obliczeniu.

  5. Zaokrąglij liczebność każdej grupy w górę

    294 osoby w każdej grupie; łącznie = 2 × 294 = 588

Przybliżenie zakłada niezależne obserwacje i równe liczebności grup. Różnica wynosi 10 punktów procentowych, a nie 10% względnego wzrostu. Zaplanuj zapas rekrutacji, jeśli część uczestników nie dostarczy użytecznych danych.

Sprawdź wynik w kalkulatorze

Wykorzystaj wyniki z PaperSurvey.io

Zaplanuj tutaj liczbę uczestników w grupie, a następnie porównaj zebrane wyniki dwuwartościowe w PaperSurvey.

Porównanie 2 × 2 w PaperSurvey z obserwowanymi liczebnościami wyników i dokładnym testem Fishera.
Pokaż zrzut ekranu w pełnym rozmiarze
Przykład z PaperSurvey.ioWidok porównuje zebrane wyniki, a nie planuje liczebność próby. Test Fishera znajduje się w stopce tabeli.

Przykłady zastosowań

  • Właściciele małych firm: Właściciel sklepu planuje porównać odsetek zwrotów dwóch wersji karty opinii i sprawdza, ilu klientów powinno otrzymać każdą wersję.
  • Zespoły marketingu i obsługi klienta: Zespół porównujący dwa zaproszenia do ankiety oblicza liczbę odbiorców w każdej grupie potrzebną do wykrycia różnicy w odsetku odpowiedzi.
  • Studenci i badacze: Student planujący porównanie skuteczności dwóch plakatów zachęcających do zapisów ustala potrzebną liczebność każdej grupy.

Moc testu i poziom ufności

Moc określa szansę wykrycia zakładanej rzeczywistej różnicy; często przyjmuje się 80%. Poziom ufności wiąże się z ryzykiem wyników fałszywie dodatnich. Przy pozostałych parametrach bez zmian wykrycie mniejszej różnicy wymaga większej próby.

Kiedy go używać?

Użyj kalkulatora przed porównaniem dwóch wersji, gdy wynik dla każdej osoby ma dwie możliwości: wykonanie albo niewykonanie czynności, na przykład oddanie formularza lub kliknięcie linku. Z góry ustalisz, ile osób potrzeba w każdej grupie. Przydaje się to przy porównywaniu kart opinii, treści wiadomości e-mail, stron rejestracji lub sposobów przypominania o ankiecie.

Co oznacza wynik?

Wynik oznacza liczebność jednej grupy. Tyle osób lub obserwacji potrzeba dla każdej wersji; łączna liczebność jest dwukrotnie większa. Przy mniejszej próbie rzeczywista różnica może pozostać niewykryta. Często wybiera się poziom ufności 95% i moc 80%. Im mniejsza różnica między oczekiwanymi odsetkami, tym większe grupy są potrzebne przy pozostałych parametrach bez zmian.

Jakich błędów unikać

Odsetki muszą się różnić: gdy są identyczne, nie ma różnicy do wykrycia i wynik się nie pojawi. Wpisuj liczby bez znaku procentu. Pamiętaj, że wynik dotyczy jednej grupy, więc dla obu potrzeba dwukrotnie więcej obserwacji. Nie kończ testu wcześniej tylko dlatego, że jedna wersja chwilowo wypada lepiej; doprowadź obie grupy do zaplanowanej liczebności. Oczekiwany odsetek oprzyj na wcześniejszych danych, jeśli są dostępne.

Jak korzystać z kalkulatora

  1. W pierwszym polu wpisz odsetek bazowy, czyli obecny wynik, jako liczbę bez znaku procentu.
  2. W drugim polu wpisz odsetek oczekiwany dla nowej wersji.
  3. Wybierz poziom ufności i moc testu z list. Często stosuje się odpowiednio 95% i 80%.
  4. Wynik „Liczebność próby na grupę” określa liczbę osób lub obserwacji dla jednej wersji. Pomnóż go przez dwa, aby uzyskać łączną liczebność.

Przykład obliczeń

W kawiarni karty opinii oddaje około 20 na 100 gości. Właściciel przygotowuje bardziej przystępną wersję i oczekuje wzrostu do 25 na 100. Wpisuje 20 i 25, pozostawiając poziom ufności 95% oraz moc 80%. Wynik to około 1094 gości w każdej grupie, czyli łącznie około 2188. Każdy otrzymuje odpowiednią wersję karty, a następnie odnotowuje się, czy ją zwrócił. Wynik oznacza liczbę odbiorców, a nie zwróconych kart.

Często zadawane pytania

Co wpisać w pierwszym polu?

To obecny wynik, wyrażony w procentach. Jeśli na przykład formularz oddaje jedna osoba na pięć, wpisz 20.

Czym jest oczekiwany odsetek?

To odsetek, jakiego oczekujesz dla nowej wersji. Wpisz wartość, którą chcesz wykryć w porównaniu, na przykład 25.

Skąd wziąć te dane?

Wykorzystaj wcześniejsze ankiety lub własne dane. Jeśli dotąd nie mierzono tego wskaźnika, najpierw zbierz dane dla obecnej wersji albo przyjmij uzasadnione oszacowanie.

Co oznaczają poziom ufności i moc testu?

Poziom ufności wiąże się z dopuszczalnym ryzykiem wyniku fałszywie dodatniego; często wybiera się 95%. Moc to prawdopodobieństwo wykrycia zakładanej rzeczywistej różnicy; częstym wyborem jest 80%. Jeśli nie masz powodu, by je zmieniać, pozostaw ustawienia domyślne.

Co oznacza wynik końcowy?

Liczbę osób lub obserwacji potrzebnych w każdej grupie. Dla każdej osoby odnotuj, czy wystąpiło badane zdarzenie, a następnie porównaj odsetki w obu grupach.

Umieść kalkulator na swojej stronie

Korzystanie jest bezpłatne. Wklej ten kod w miejscu, w którym ma pojawić się kalkulator.


Zacznij korzystać z PaperSurvey.io

Załóż konto

Pierwsze 14 dni bez opłat. Konto założysz od razu, bez podawania karty płatniczej.