Combien de temps avant que ton test A/B atteigne la significativité ? Saisis ton trafic mensuel, ton taux de conversion de référence, l'effet attendu et le nombre de variantes — et obtiens instantanément la taille d'échantillon requise et la durée du test.
Saisis ton trafic et tes paramètres de test ci-dessus, puis clique sur Calculer pour voir la durée d'exécution requise et le graphique jours/uplift.
Sache à l'avance combien de trafic et de temps un résultat fiable nécessitera.
Découvre combien de visiteurs et de conversions tu as besoin par variante pour détecter l'effet qui te tient à cœur.
Obtiens la durée du test en jours pour l'effet attendu — et comment elle évolue selon que l'uplift est plus faible ou plus élevé.
Choisis 90 %, 95 % ou 99 % de confiance et ajoute des variantes pour voir comment chaque choix modifie la durée du test.
Le calculateur détermine d'abord la taille d'échantillon nécessaire pour détecter l'effet attendu au niveau de confiance choisi et avec une puissance statistique de 80 %, en utilisant une formule de taille d'échantillon à deux proportions. Il multiplie ce résultat par le nombre de variantes pour obtenir le nombre total de visiteurs nécessaires, puis divise par ton trafic mensuel et convertit en jours : soit approximativement visiteurs totaux ÷ visiteurs mensuels × 30.
Les petites différences sont plus difficiles à distinguer du bruit aléatoire, elles nécessitent donc un échantillon plus grand pour atteindre la significativité. Diviser par deux l'effet que tu veux détecter quadruple à peu près la taille d'échantillon requise — c'est pourquoi des estimations d'effet réalistes comptent beaucoup pour la planification.
Le calculateur affiche à la fois la taille d'échantillon par variante et le total pour toutes les variantes. C'est ce total que tu divises par ton trafic pour obtenir la durée, donc plus de variantes ou un trafic plus faible allongent tous les deux la durée.
Tu choisis le niveau de confiance (90 %, 95 % ou 99 %, bilatéral). La puissance statistique est fixée à 80 % — la valeur par défaut courante, ce qui signifie une probabilité de 80 % de détecter un effet réel de la taille que tu as spécifiée. Un niveau de confiance plus élevé implique un échantillon plus grand et un test plus long.
Oui — la taille totale de l'échantillon s'adapte au nombre de variantes (contrôle inclus). À noter qu'aucune correction pour comparaisons multiples n'est appliquée : avec plusieurs variantes, considère la durée calculée comme un minimum et prévois un peu de marge pour rester statistiquement fiable.
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