Sie erhalten beide Raten, ihre Differenz, bei geeigneter Stichprobe den p-Wert und ein signifikantes oder nicht eindeutiges Fazit.
Der Rechner führt einen zweiseitigen Z-Test für zwei unabhängige Anteile durch. Unter der Nullhypothese gleicher Raten nutzt er einen gepoolten Anteil. Der p-Wert zeigt, wie unvereinbar eine mindestens so extreme Differenz mit dieser Hypothese wäre. Ein Fazit erscheint nur, wenn die erwarteten Erfolgs- und Misserfolgszahlen in beiden Gruppen jeweils mindestens 5 betragen.
A erzielt 100 Conversions bei 1.000 Teilnehmenden, B erzielt 130: 10 % gegenüber 13 %, +3 Punkte und +30 % relativ. Der Test ergibt z≈2,10 und p≈0,0355; bei α=0,05 ist der Unterschied signifikant und spricht für B.
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Statistische Signifikanz sagt nicht, ob ein Gewinn geschäftlich relevant ist.
Ein zweiseitiger Test ist sicherer, wenn die Variante das Ergebnis auch verschlechtern kann.
Zu wenige Daten können einen echten Effekt verdecken oder ein instabiles Fazit erzeugen.
Wir berechnen z = (Rate B − Rate A) ÷ gepoolter Standardfehler und daraus den p-Wert der Normalverteilung.
Der Test setzt unabhängige Gruppen und ein stabiles Experiment voraus; Mehrfachvergleiche brauchen zusätzliche Sorgfalt.
Er nutzt einen zweiseitigen Z-Test für zwei unabhängige Anteile. Der Standardfehler basiert auf dem gepoolten Anteil unter der Nullhypothese gleicher Raten.
Der Test beruht auf einer Normalapproximation. Kleinere erwartete Zahlen machen sie instabil; dann fordert das Tool mehr Daten statt eines Gewinners.
Nein. Es zeigt Unvereinbarkeit mit gleichen Raten unter den Annahmen. Randomisierung, Versuchsqualität, Effektgröße und geschäftliche Bedeutung bleiben zu prüfen.
Vermeiden Sie wiederholtes Prüfen und ungeplantes Stoppen, da dies Fehlalarme erhöht. Legen Sie Stichprobe, Dauer, Metrik und Entscheidungsregel vorher fest.
Die Quellen stützen Definitionen und Annahmen. Die verwendete Formel wird auf dieser Seite gezeigt und durch automatisierte Tests geprüft.
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