Hai eseguito un A/B test — ora verifica se il risultato è statisticamente significativo. Inserisci i visitatori e le conversioni del tuo controllo (A) e della tua variazione (B), scegli un livello di confidenza e ottieni immediatamente tasso di conversione, uplift, significatività e p-value.
Inserisci visitatori e conversioni qui sopra, poi clicca su Calcola per vedere il risultato e il grafico di distribuzione.
Tre risposte con un clic — niente fogli di calcolo, niente laurea in statistica.
Visualizza il tasso di conversione di entrambe le versioni affiancate e il miglioramento relativo della tua variazione rispetto al controllo.
Un test chi-quadro ti indica se la differenza è reale o solo rumore, al livello di confidenza che scegli (90%, 95% o 99%).
Un controllo SRM automatico segnala quando la suddivisione del traffico non è corretta — una causa comune di risultati dei test fuorvianti.
Un risultato è statisticamente significativo quando la differenza tra il controllo e la variante è difficilmente attribuibile al caso. Puoi definire quanto severo debba essere questo criterio tramite il livello di confidenza: al 95%, il risultato viene considerato significativo nel momento in cui il calcolatore raggiunge almeno il 95% di confidenza.
Esempio pratico: il controllo (A) ha 85.000 visitatori e 3.326 conversioni — un tasso di conversione del 3,91%. La variante (B) ha 83.000 visitatori e 3.403 conversioni — un tasso di conversione del 4,10%, con un incremento del 4,78%. Il risultato supera la soglia del 95% (circa il 97,5% di confidenza), quindi il test è significativo.
Il p-value è la probabilità di osservare una differenza almeno così grande se la variante non avesse alcun effetto reale. Un p-value più basso indica un'evidenza più forte. Con un livello di confidenza del 95% si cerca un p-value pari a 0,05 o inferiore. Questo calcolatore riporta un p-value unilaterale — verifica se la variante è migliore del controllo nella direzione osservata.
Il 95% è il valore predefinito più comune nell'ottimizzazione della conversione — un buon equilibrio tra l'individuazione dei veri vincitori e l'evitare falsi positivi. Scegli il 99% quando una decisione sbagliata sarebbe costosa e vuoi essere extra sicuro; il 90% solo per letture preliminari a basso rischio, dove accetti una maggiore incertezza.
Un SRM si verifica quando i visitatori non vengono suddivisi tra controllo e variante nel modo previsto (ad esempio, una divisione pianificata 50/50 che finisce per essere 55/45). Di solito indica un problema tecnico — problemi di redirect, bot o lacune nel tracciamento — e può invalidare silenziosamente il tuo risultato. Se il calcolatore segnala un SRM, correggi la divisione prima di fidarti di qualsiasi valore di significatività.
La significatività ti dice che la differenza è probabilmente reale, non che sia significativa per il tuo business o stabile nel tempo. Considera anche l'entità dell'uplift, la durata del test (coprendo cicli di business completi), la dimensione del campione e se il risultato regge nei segmenti chiave prima di distribuire una variante a tutti.
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