Wie lange, bis dein A/B-Test Signifikanz erreicht? Gib deinen monatlichen Traffic, die Baseline-Conversion-Rate, den erwarteten Effekt und die Anzahl der Varianten ein – und erhalte sofort die benötigte Stichprobengröße und Testdauer.
Gib oben deine Traffic- und Testparameter ein und klicke dann auf „Berechnen", um die erforderliche Laufzeit und das Tage-pro-Uplift-Diagramm zu sehen.
Wisse im Voraus, wie viel Traffic und Zeit ein zuverlässiges Ergebnis benötigt.
Sieh, wie viele Besucher und Conversions du pro Variante benötigst, um den gewünschten Effekt zu erkennen.
Erhalte die Testdauer in Tagen für deinen erwarteten Effekt – und wie sie sich verändert, wenn der Uplift kleiner oder größer wird.
Wähle 90%, 95% oder 99% Konfidenz und füge Varianten hinzu, um zu sehen, wie sich jede Wahl auf die Laufzeit auswirkt.
Der Rechner ermittelt zunächst die Stichprobengröße, die erforderlich ist, um den erwarteten Effekt beim gewählten Konfidenzniveau und einer statistischen Power von 80% zu erkennen – mithilfe einer Zwei-Proportionen-Stichprobenformel. Diese wird mit der Anzahl der Varianten multipliziert, um die insgesamt benötigten Besucher zu ermitteln, dann durch den monatlichen Traffic dividiert und in Tage umgerechnet: ungefähr Gesamtbesucher ÷ monatliche Besucher × 30.
Kleine Unterschiede sind schwerer von zufälligem Rauschen zu unterscheiden und benötigen daher eine größere Stichprobe, um Signifikanz zu erreichen. Wenn du den zu erkennenden Effekt halbierst, vervierfacht sich der erforderliche Stichprobenumfang ungefähr – deshalb sind realistische Effektschätzungen für die Planung besonders wichtig.
Der Rechner zeigt sowohl den Stichprobenumfang pro Variante als auch den Gesamtumfang über alle Varianten hinweg. Den Gesamtwert teilst du durch deinen Traffic, um die Laufzeit zu ermitteln – mehr Varianten oder geringerer Traffic verlängern die Testdauer entsprechend.
Du wählst das Konfidenzniveau (90 %, 95 % oder 99 %, zweiseitig). Die statistische Power ist auf 80 % festgelegt – der gängige Standardwert, der bedeutet: 80 % Wahrscheinlichkeit, einen echten Effekt der von dir angegebenen Größe zu entdecken. Ein höheres Konfidenzniveau erfordert eine größere Stichprobe und damit eine längere Testlaufzeit.
Ja — die gesamte Stichprobengröße skaliert mit der Anzahl der Varianten (einschließlich der Kontrolle). Beachte, dass keine Korrektur für multiples Testen angewendet wird. Bei mehreren Varianten solltest du die Laufzeit daher als Untergrenze betrachten und etwas Puffer einplanen, um statistisch auf der sicheren Seite zu bleiben.
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