Pamiętaj: Wyniki kalkulatorów mają charakter poglądowy. Dokładamy wszelkich starań, by były poprawne, ale zawsze weryfikuj je z fachowcem.

Przejdź do treści

Test proporcji A/B - kalkulator

Porównaj dwie proporcje, konwersje albo udziały. Kalkulator liczy test z dla proporcji, p-value, różnicę w punktach procentowych, lift i przedział ufności.

Dane wprowadzane

Sukces to zdarzenie, które liczysz: kliknięcie, zakup, odpowiedź „tak”, zdany test albo dowolna kategoria. Liczba sukcesów nie może być większa niż liczba obserwacji.
Wygenerowano: kalkulatorxxl.pl

Wynik

Skala p-value

Szczegóły obliczeń

WskaźnikWartośćZnaczenie

Co sprawdza test proporcji A/B?

Test proporcji A/B porównuje dwa udziały, np. konwersję wariantu A i wariantu B, odsetek odpowiedzi „tak” w dwóch grupach albo zdawalność w dwóch klasach. Wynik mówi, czy różnica między proporcjami jest statystycznie istotna przy wybranym poziomie α.

W kalkulatorze sukcesem może być dowolne zdarzenie: kliknięcie, zakup, rejestracja, odpowiedź ankietowa albo trafienie. Jeśli dopiero planujesz badanie, sprawdź wcześniej wielkość próby i margines błędu.

Wzór na test dwóch proporcji

Dla wariantów A i B obliczamy proporcje:

p̂A = xA / nA p̂B = xB / nB

W klasycznym teście hipotezy zerowej o równości proporcji używa się proporcji połączonej:

p̂ = (xA + xB) / (nA + nB)

Statystyka testowa ma postać:

z = (p̂B - p̂A) / √(p̂(1-p̂)(1/nA + 1/nB))

Różnica, lift i przedział ufności

Oprócz p-value kalkulator pokazuje różnicę w punktach procentowych oraz względny lift. Różnica mówi, o ile punktów procentowych zmienił się udział, a lift pokazuje zmianę względem wariantu A.

Przykład: A ma 10%, B ma 12%. Różnica to 2 punkty procentowe, a lift to 20%. To nie jest to samo. Do raportów z testów A/B warto podawać oba wskaźniki.

Jak interpretować p-value?

p-value mówi, jak nietypowa byłaby zaobserwowana różnica, gdyby w populacji proporcje A i B były równe. Jeśli p-value jest mniejsze od α, odrzucasz hipotezę zerową o równości proporcji.

Wynik istotny statystycznie nie oznacza automatycznie, że efekt jest duży biznesowo lub praktycznie. Przy dużych próbach nawet mała różnica może być istotna. Dlatego razem z p-value patrz na różnicę w punktach procentowych, lift i przedział ufności.

Test dwustronny czy jednostronny?

WariantKiedy używać?Interpretacja
Dwustronnygdy pytasz, czy A i B różnią się w dowolnym kierunkunajbezpieczniejszy wariant do standardowego raportu
B większe od Agdy z góry testujesz poprawę wariantu Bliczy sygnał tylko w kierunku B > A
A większe od Bgdy z góry testujesz przewagę Aliczy sygnał tylko w kierunku A > B

Test jednostronny powinien być ustalony przed analizą danych. Wybieranie kierunku dopiero po zobaczeniu wyniku to częsty błąd.

Założenia testu proporcji

  • Dane są liczebnościami - wpisujesz sukcesy i całkowitą liczbę obserwacji, nie same procenty.
  • Próby są niezależne - ta sama osoba nie powinna trafiać jednocześnie do A i B.
  • Wystarczająco duże liczebności - w każdej grupie powinno być dość sukcesów i porażek.
  • Stała definicja sukcesu - w A i B liczysz to samo zdarzenie.
  • Brak podglądania wyniku co chwilę bez planu - wielokrotne sprawdzanie zwiększa ryzyko fałszywego alarmu.

Przykład testu A/B

Wariant A miał 1000 użytkowników i 120 konwersji, a wariant B miał 980 użytkowników i 145 konwersji. Konwersja A wynosi 12%, a B około 14,8%. Kalkulator oblicza różnicę, lift, statystykę z i p-value.

Jeśli p-value jest mniejsze od 0,05, można mówić o istotnej statystycznie różnicy na poziomie 5%. Jeśli p-value jest większe lub równe 0,05, wynik może być obiecujący, ale nie daje jeszcze podstaw do odrzucenia hipotezy o równości proporcji.

Test proporcji a test chi-kwadrat

Dla prostego porównania dwóch proporcji test z i test chi-kwadrat dla tabeli 2x2 są blisko powiązane. Test proporcji jest wygodniejszy, gdy interesuje Cię różnica A/B, lift i przedział ufności. Test chi-kwadrat jest bardziej uniwersalny dla większych tabel i wielu kategorii.

Jeśli porównujesz średnie zamiast udziałów, użyj testu t-Studenta. Jeśli liczysz zakres niepewności dla jednej średniej, przejdź do przedziału ufności dla średniej.

Zadania przykładowe

Zadanie 1

A ma 100 sukcesów na 1000, B ma 120 sukcesów na 1000. Jaka jest różnica?

Odpowiedź: B ma 12%, A ma 10%, więc różnica wynosi 2 punkty procentowe.
Zadanie 2

Co oznacza lift 20%?

Odpowiedź: wynik B jest o 20% wyższy względnie względem A.
Zadanie 3

Kiedy odrzucasz H₀ przy α=0,05?

Odpowiedź: gdy p-value jest mniejsze niż 0,05.
Zadanie 4

Czy mała, ale istotna różnica zawsze jest ważna praktycznie?

Odpowiedź: nie. Trzeba ocenić także wielkość efektu i koszt wdrożenia.

Najczęstsze błędy

  • Wpisywanie procentów zamiast liczebności - test potrzebuje liczby sukcesów i obserwacji.
  • Mylenie punktów procentowych z procentami - 10% do 12% to +2 p.p. i +20% lift.
  • Wybór testu jednostronnego po fakcie - kierunek powinien być ustalony przed analizą.
  • Przerywanie testu od razu po p < 0,05 - bez planu zwiększa to ryzyko błędnej decyzji.
  • Ignorowanie wielkości próby - małe próby dają szerokie przedziały ufności.

Sprawdź także

Przed startem badania policz wielkość próby i margines błędu. Przy danych ankietowych użyj tabeli liczebności i częstości. Do większych tabel kategorii przyda się test chi-kwadrat, a do porównania średnich test t-Studenta.

Wskazówka od KalkulatorXXL

W raporcie z testu A/B zapisuj nie tylko zwycięzcę, ale też liczebności, konwersje, różnicę w punktach procentowych, lift, p-value i przedział ufności. To zabezpiecza przed pochopnym wnioskiem z samego procentu konwersji.

Cały pakiet statystyki i rozkładów

Ten kalkulator jest częścią większego pakietu narzędzi do statystyki, prawdopodobieństwa, rozkładów i analizy danych. Jeśli chcesz przejść od pojedynczego wyniku do szerszego zestawu metod, sprawdź Statystyka, prawdopodobieństwo i rozkłady - akademia obliczeń. Znajdziesz tam ścieżki do rozkładów dyskretnych i ciągłych, testów statystycznych, z-score, wartości odstających, ANOVA oraz narzędzi do oceny modeli.

FAQ - test proporcji A/B

Sprawdza, czy dwie proporcje, np. konwersja A i B, różnią się statystycznie istotnie.

Potrzebujesz liczby obserwacji i liczby sukcesów w wariancie A oraz B.

Sukces to zdarzenie, które liczysz, np. zakup, kliknięcie, rejestracja albo odpowiedź tak.

p-value pokazuje, jak nietypowa byłaby obserwowana różnica, gdyby proporcje A i B były równe.

Gdy p-value jest mniejsze od przyjętego poziomu istotności alfa.

Różnica jest w punktach procentowych, a lift pokazuje zmianę względną względem wariantu A.

Tak, jeśli porównujesz odsetek odpowiedzi w dwóch niezależnych grupach.

Tak, ale kierunek testu powinien być ustalony przed analizą danych.

Nie. p-value dotyczy zgodności wyniku z hipotezą zerową, a nie pewności biznesowej decyzji.

Test chi-kwadrat jest lepszy dla większych tabel kategorii, np. 2x3 albo 3x4.