AB 테스트 계산기

이 도구는 그룹별 방문자 수와 전환 수만으로 2가지 변형 실험(컨트롤 A 대 변형 B)을 평가합니다. 각 그룹의 전환율, 상대적 리프트, 두 비율 z-점수와 p-값, 차이에 대한 95% 신뢰구간, 0.05 임계값에서의 유의성 판정을 계산한 다음, 변형을 출시할지, 컨트롤을 유지할지, 테스트를 계속할지 권장합니다.

1. 컨트롤 A 카드에 방문자 수와 전환 수를 입력합니다. 2. 변형 B 카드에 방문자 수와 전환 수를 입력합니다. 3. 계산을 클릭합니다. 잘못된 입력은 토스트로 차단됩니다: 방문자 수는 > 0, 전환 수는 ≥ 0이어야 하며 전환 수가 방문자 수를 초과할 수 없습니다. 4. 전환율, 리프트, z-점수, p-값, 신뢰도, 95% CI, 그리고 권장 사항과 함께 유의함 / 유의하지 않음 배지를 확인합니다. 재설정으로 양식을 비웁니다.

rateA = conversionsA / visitorsA; rateB = conversionsB / visitorsB. 표준오차 seA = sqrt(rateA × (1 − rateA) / visitorsA), seB도 동일. z = (rateB − rateA) / sqrt(seA² + seB²). p-값 = 2 × (1 − Φ(|z|)) (정규 CDF의 Abramowitz-Stegun 근사 사용). confidence = (1 − pValue) × 100. lift = (rateB − rateA) / rateA × 100 (rateA가 0일 때 0). 차이에 대한 95% CI = (rateB − rateA) ± 1.96 × sqrt(seA² + seB²). pValue < 0.05일 때 유의함. 권장 사항은 유의하지 않는 한 keepTesting이며, 유의한 경우 lift > 0이면 variantWins, 그렇지 않으면 controlWins입니다.