Vous obtenez les deux taux, leur différence, la valeur p lorsque l’échantillon le permet et une conclusion significative ou non concluante.
Le calculateur applique un test Z bilatéral à deux proportions indépendantes, avec un taux combiné sous l’hypothèse que A et B sont égaux. La valeur p indique à quel point une différence au moins aussi extrême serait incompatible avec cette hypothèse. Une conclusion apparaît seulement si les effectifs attendus de succès et d’échecs dans chaque groupe sont au moins égaux à 5.
A convertit 100 participants sur 1 000 et B, 130 sur 1 000 : 10 % contre 13 %, soit +3 points et +30 % en relatif. Le test donne z≈2,10 et p≈0,0355 ; avec α=0,05, l’écart est significatif et favorise B.
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La significativité statistique ne dit pas si le gain compte pour l’activité.
Un test bilatéral est plus sûr si la variante peut aussi dégrader le résultat.
Trop peu de données peut masquer un effet réel ou produire une conclusion instable.
Nous calculons z = (taux B − taux A) ÷ erreur standard combinée, puis la valeur p dans la loi normale.
Le test suppose des groupes indépendants et un protocole expérimental stable ; les comparaisons multiples exigent plus de prudence.
Il s’agit d’un test Z bilatéral pour deux proportions indépendantes, avec erreur standard fondée sur la proportion combinée sous l’hypothèse de taux égaux.
Le test repose sur une approximation normale. Des effectifs plus petits la rendent instable ; l’outil demande alors plus de données au lieu de désigner un gagnant.
Non. Elle indique une incompatibilité avec des taux égaux sous les hypothèses. Randomisation, qualité, taille d’effet et impact métier doivent encore être évalués.
Évitez les consultations répétées et l’arrêt non prévu, qui augmentent les faux positifs. Fixez échantillon, durée, métrique et règle de décision avant le début.
Les références étayent les définitions et les hypothèses. La formule utilisée figure sur cette page et fait l’objet de tests automatisés.
Appliquez cet apprentissage à une véritable enquête et suivez chaque réponse dans NPSLab.