Введи посетителей и конверсии каждого варианта. Получишь вердикт одной фразой, p-значение с решением, интервал, байесовский шанс, что B лучше, проверку, что трафик разбит без перекоса, и наименьший прирост, который этот тест вообще мог заметить.
Что этот калькулятор говорит тебе, а остальные нет
Каждый калькулятор A/B-теста печатает p-значение. Большинство на этом останавливается, и так основатели стартапов оказываются перед цифрой 87% уверенности и гадают, что она значит. Этот отвечает на вопросы, от которых действительно зависит следующий шаг. Разница больше, чем даёт случай? Каким может быть настоящий прирост в худшем и в лучшем случае? Если тест вышел «незначимым», мог ли он вообще что-то найти при таком размере выборки? И здоров ли сам сплит трафика, или ты сравниваешь две группы, которые никогда не были равны?
Он запускает стандартный z-тест для двух долей, тот же, что в классическом движке Optimizely, в частотном режиме VWO и в любом учебнике статистики, и показывает каждую строку арифметики: объединённую долю, стандартную ошибку, z-оценку и площадь хвоста. Рядом стоит байесовский ответ, вероятность того, что истинная конверсия B выше, чем у A, потому что «есть 91% шанс, что B лучше» - это та фраза, которую большинство ждало от p-значения, а это другое число.
Мы сделали его, посмотрев на собственный дашборд. Coddy провёл около двадцати именованных экспериментов, десять из них - тесты цен по отдельным странам на маленьких срезах трафика, и наш внутренний инструмент показывал полоску уверенности со словами «Продолжай тест» ниже 95%. Это досрочная остановка с дружелюбным лицом. Три соседние вкладки, размер выборки, проверка реальности и симулятор подглядывания, существуют потому, что калькулятор, который сообщает только значимость, помогает тебе обманывать себя быстрее.
Что нужно знать, прежде чем верить числу
«Незначимо» не значит «разницы нет». Это значит, что данные не могут сказать. Плитка с наименьшим приростом, который тест мог увидеть, и есть честное чтение: если наблюдаемый прирост ниже неё, тест никогда не собирался отвечать.
P-значение - не вероятность того, что ты ошибаешься. Это вероятность увидеть такой разрыв, будь варианты одинаковыми. Насколько вероятно, что победитель настоящий, зависит ещё и от того, как часто твои идеи срабатывают, и вкладка проверки реальности превращает это в число.
Остановиться в первый день, когда полоска позеленела, - самая дорогая привычка в A/B-тестировании. Ежедневная проверка с ранней остановкой превращает 5% ложных срабатываний в 20% и больше. Симулятор подглядывания показывает, как это происходит на твоём собственном трафике.
Сломанный сплит отравляет всё. Если планировался 50/50, а вышло 46/54, что-то направляет пользователей до того, как они дошли до теста: слой кэширования, фильтр ботов, редирект. Калькулятор запускает эту проверку первой и отказывается давать вердикт, пока она не пройдена.
Ниже примерно 25 конверсий на группу нормальное приближение в основе z-теста - набросок, а не измерение. Калькулятор так и говорит вместо того, чтобы печатать три знака после запятой фальшивой точности.
Как пользоваться калькулятором A/B-теста
1
Введи посетителей и конверсии для A и B
Посетители - это люди, попавшие в этот вариант, а не просмотры страниц. Конверсии - те, кто сделал измеряемое действие: зарегистрировался, заплатил, кликнул. Обе группы должны считаться одинаково.
2
Выбери уверенность и гипотезу
95% двусторонний - вариант по умолчанию и честный выбор, когда B может быть и лучше, и хуже. Односторонний только для случая, когда худший B ты проигнорируешь ровно так же, как отсутствие изменений, а это бывает реже, чем кажется.
3
Прочитай вердикт, затем интервал
Баннер говорит, что подтверждают числа. Плитка относительного прироста показывает интервал: настоящий эффект, скорее всего, лежит где-то внутри него, и планировать нужно по нижней границе, а не по точечной оценке.
4
Проверь два предупреждения
Если сплит помечен, почини тест прежде, чем читать что-либо ещё. Если наименьший обнаруживаемый прирост больше наблюдаемого, тесту не хватило мощности: открой вкладку размера выборки и посмотри, сколько посетителей понадобилось бы.
5
Скопируй результат или ссылку
«Скопировать результат» даёт сводку для сообщения или документа. «Скопировать ссылку» кладёт четыре числа в URL, и кто бы её ни открыл, увидит тот же расчёт.
Как читать результаты
Что означает каждая плитка, в одну строку.
Плитка
Что это
Как читать
Относительный прирост
(конверсия B минус конверсия A) делить на конверсию A
Главное число. Интервал рядом - диапазон, в котором, скорее всего, лежит настоящий прирост.
p-значение
Шанс такого разрыва, будь A и B одинаковыми
Ниже 0.05 при уверенности 95% значит «значимо». Это не шанс, что результат неверен.
Уверенность
1 минус p, в процентах
Число, которое печатает большинство инструментов. 87% - это не «почти 95%»; это монета, упавшая не той стороной.
Шанс, что B лучше
Байесовская вероятность, что истинная конверсия B выше, чем у A
Фраза, которую все хотят. 91% значит, что B, вероятно, лучше, а не что B лучше на 91%.
Наименьший прирост, который тест мог увидеть
Относительный прирост, обнаруживаемый при мощности 80% с такими размерами групп
Если наблюдаемый прирост ниже него, «незначимо» означает «не смог определить».
Разбиение трафика
Наблюдаемая доля посетителей в каждой группе против плана
Помечается, когда сплит отклоняется сильнее, чем допускает случай. Почини тест прежде, чем читать результаты.
Незначимо при 95%, а интервал тянется примерно от минус 0.4% до плюс 24%. Честное чтение: «вероятно, небольшой плюс, может быть и ничего». Наименьший прирост, который этот тест мог обнаружить, около 17%, так что эффект в 12% всегда был обречён попасть в серую зону. Нужно примерно вдвое больше трафика, а не ещё неделя надежды.
B выглядит явным победителем с +40%. Калькулятор отказывается это подтверждать: сплит 5 000 к 4 300 при плане 50/50 случайно возникает реже, чем один раз на миллион. Что-то убирает пользователей из B до того, как их посчитали: часто это редирект, который ломается в одном браузере, или фильтр ботов, по-разному обращающийся с вариантами. Что бы это ни было, группы несопоставимы, и прирост ничего не значит.
Прирост в 58% звучит громадно, а p-значение около 0.19. При 12 и 19 конверсиях калькулятор помечает нехватку данных: на таком объёме числа скачут так сильно, что одна лишняя регистрация сдвигает конверсию на четверть пункта. При таком трафике наименьший прирост, который тест мог бы подтвердить за месяц, больше 100%. Это не повод гонять его дольше; это повод открыть вкладку проверки реальности.
Ошибки, которые этот калькулятор создан ловить
Читать 90% уверенности как «наверное, нормально». При 95% граница - это 95%. Число ниже неё означает, что данные не взяли планку, которую ты сам поставил, и ошибка - двигать планку после просмотра, а не само число.
Называть незначимый тест ничьей. Ничья - это крошечный интервал вокруг нуля. Незначимый тест с широким интервалом - это вопрос без ответа, а вкладка размера выборки говорит, сколько стоит на него ответить.
Объявлять победителя в первое утро, когда полоска позеленела. Симулятор подглядывания прогоняет две тысячи тестов, где ничего не менялось, и показывает, сколько из них ежедневный проверяльщик отправил бы в продакшен.
Тестировать пять вариантов и докладывать о лучшем при 95%. Пять сравнений по 5% каждое - это 23% шанс ложного победителя. Вкладка размера выборки делит альфу за тебя, когда добавляешь варианты.
Сравнивать просмотры страниц с уникальными пользователями или считать конверсии за другой период, чем посетителей. Z-тест предполагает, что каждый посетитель - одно независимое испытание; всё остальное завышает уверенность.
Игнорировать сплит. 48/52 на 100 000 посетителей - это не случайность, а баг, и каждому результату ниже него нельзя доверять.
Вопросы о калькуляторе A/B-теста
Как понять, статистически значим ли мой A/B-тест?
Введи посетителей и конверсии каждого варианта, выбери уровень уверенности (стандарт - 95%) и прочитай вердикт. Тест значим, когда p-значение ниже единицы минус твоя уверенность, то есть ниже 0.05 при 95%. Эта страница также показывает интервал для настоящего прироста и говорит, мог ли тест вообще обнаружить эффект, на который ты смотришь, чего голое p-значение не умеет.
Что значит p-значение 0.08 для моего теста?
Что если бы A и B на самом деле конвертировали одинаково, разрыв не меньше этого случайно возникал бы примерно в 8% случаев. Это не вероятность того, что результат неверен, и не «92% уверенности, что B лучше». При уверенности 95% это значит, что тест не взял планку; посмотри на плитку наименьшего обнаруживаемого прироста, чтобы понять, мог ли он вообще.
Достаточно ли 90% уверенности?
Может быть, если ты выбрал 90% до начала теста и согласен на одно ложное срабатывание из десяти. Что никогда не достаточно, так это запустить тест на 95%, увидеть 91% и решить, что настоящим порогом всегда было 90%. Уровень уверенности - это обещание о том, как часто ты готов быть обманутым; менять его после просмотра - значит нарушить обещание.
Сколько конверсий нужно на вариант?
Волшебного числа нет, но ниже примерно 25 конверсий на группу z-тест - грубый набросок, а большинству настоящих тестов нужны сотни. Важнее прирост, который ты хочешь обнаружить: при базовой конверсии 5% увидеть относительный прирост 10% с уверенностью 95% и мощностью 80% требует около 31 000 посетителей на вариант, то есть примерно 1 550 конверсий в каждом. Вкладка размера выборки считает это для твоих конверсий.
В чём разница между частотным p-значением и байесовским шансом, что B лучше?
P-значение спрашивает «насколько удивителен такой разрыв, если ничего не изменилось?» и даёт «да» или «нет» по порогу. Байесовское число спрашивает «с учётом того, что я увидел, насколько вероятно, что истинная конверсия B выше, чем у A?» и даёт вероятность. На одних и тех же данных они обычно согласны по направлению: p = 0.05 в двустороннем тесте соответствует примерно 97% шансу, что B лучше. Страница показывает оба, потому что байесовская фраза - та, что люди имеют в виду, говоря «уверенность», а p-значение - то, что печатает их инструмент.
Почему калькулятор отказывается давать вердикт, когда сплит отклоняется?
Потому что перекос выборок означает, что группы назначались не случайно, а рандомизация - единственная причина, по которой A/B-тест вообще работает. Если ты планировал 50/50, а наблюдаемый сплит возникает по случайности реже, чем один раз на тысячу, какой-то механизм решает, кто попадёт в какую группу, и он может быть связан с конверсией. Прирост, который ты видишь, может быть этим механизмом, а не твоим изменением.
Можно ли использовать этот калькулятор для выручки на посетителя или среднего чека?
Нет. Эта страница проверяет долю: каждый посетитель либо сконвертировался, либо нет. Выручка на посетителя - непрерывная и сильно скошенная метрика, ей нужен t-тест или бутстрап на суммах по каждому пользователю, а для этого нужны сырые данные, а не четыре итога. Калькулятор t-теста среди математических калькуляторов Coddy сравнивает средние, когда у тебя есть значения по каждому пользователю.
Откуда берётся наименьший обнаруживаемый прирост?
Из той же формулы, что в калькуляторе размера выборки, только запущенной в обратную сторону. По твоим размерам групп и конверсии A она находит относительный прирост, который 80% тестов такого размера поймали бы при твоём уровне уверенности. Если наблюдаемый прирост ниже него, тесту не хватило мощности для этого эффекта, и «незначимо» почти ничего не говорит о том, сработало ли изменение.