Calcolatrici
Calcolatore di significatività per test A/B
Verifica se il risultato del tuo test A/B è statisticamente significativo e pianifica quanti visitatori servono.
- Incremento relativo
- +14,00%
- Valore p
- 0,0278
- Punteggio z
- 2,2
- Confidenza raggiunta
- 97,2%
Intervallo di confidenza al 95% per la differenza assoluta del tasso di conversione (B − A): da +0,08% a +1,32%.
Che cos’è questo strumento?
La variante B ha vinto davvero o la differenza è solo rumore? Inserisci visitatori e conversioni di ogni versione per ottenere tassi di conversione, incremento relativo, valore p e un verdetto chiaro al livello di confidenza scelto. Stai pianificando un test? Il calcolo del campione ti dice quanti visitatori e giorni servono.
La significatività usa un test z a due proporzioni con errore standard combinato, il metodo standard per confrontare tassi di conversione. Un risultato è significativo quando il valore p è inferiore a 1 − confidenza, ad esempio sotto 0,05 al 95%.
Le dimensioni del campione usano l’approssimazione normale per due proporzioni con la potenza scelta (80% di default). Decidi la dimensione in anticipo e non fermarti appena un risultato sembra significativo: controllare spesso aumenta i falsi positivi.
Come usare Calcolatore di test A/B
- Inserisci il numero di visitatori e conversioni per A (controllo) e B (variante).
- Scegli un livello di confidenza (95% è lo standard) e un test bilaterale o unilaterale.
- Leggi il verdetto, l’incremento, il valore p e l’intervallo di confidenza della differenza.
- Prima di un test apri Dimensione del campione: inserisci il tasso di base, l’incremento minimo che vale la pena rilevare e il traffico giornaliero per stimare la durata.
Esempi
Una vittoria significativa
A: 10,000 visitors, 500 conversions B: 10,000 visitors, 600 conversions
Uplift +20% · p ≈ 0.002 · significant at 95%
Domande frequenti
Quale livello di confidenza devo usare?
95% è il valore abituale. Usa 99% quando una decisione sbagliata costerebbe cara, o 90% per esperimenti rapidi e a basso rischio.
Unilaterale o bilaterale?
Il test bilaterale rileva differenze in entrambe le direzioni ed è la scelta più sicura. Quello unilaterale chiede solo se B è migliore, richiede meno visitatori, ma non ti dice se B è peggiore.
Che cos’è l’effetto minimo rilevabile?
Il più piccolo miglioramento relativo che vuoi rilevare. Effetti più piccoli richiedono molti più visitatori: dimezzare l’effetto quadruplica circa il campione.
Il mio test non è significativo. E ora?
O la differenza è troppo piccola per contare o servono più dati. Usa il calcolo del campione per vedere quanti visitatori servono per l’effetto che ti aspetti.
Ti servirà più potenza in futuro?
Strumenti premium, limiti più alti e accesso API sono in programma. La V1 resta gratuita e privata nel tuo browser.