ABテストのサンプルサイズを計算する君

コンバージョン率を計算し、指定した改善幅を検出するために必要な1パターンあたりの訪問者数を、検出力・信頼水準から算出します。すべてブラウザ内で処理され、データはアップロードされません。

コンバージョン率・サンプルサイズ計算ツールとは

2つの役割を持つ、無料・ブラウザ完結の計算ツールです。訪問者数とコンバージョン数からシンプルなコンバージョン率を計算し、さらに、ある改善幅を確実に検出するためにA/Bテストの各パターンで必要な訪問者数を算出します。テストを始める前に必要数を見積もることで、早すぎる打ち切りや、測定不可能なほど小さな効果を追いかける失敗を防げます。すべての処理はブラウザ内で行われ、入力した数値が外部に送信されることはありません。

計算方法

必要サンプルサイズは、両側検定の標準的な2標本比率公式を使います。ベースライン率(p1)と最小検出可能効果から目標率 p2 = p1 ×(1 + MDE)を求め、信頼水準と検出力に対応するz値を組み合わせます。信頼水準は偽陽性を、検出力は本物の効果の見逃しを防ぎます。結果は1パターンあたりで、テスト全体では約2倍が必要です。

使い方

  1. 訪問者数とコンバージョン数を入力して、現在のコンバージョン率を確認します。
  2. ベースライン率と、検出したい相対的な効果を入力します。
  3. 検出力と信頼水準を選び、1パターンあたりの必要訪問者数を確認します。

こんなときに便利です

  • A/Bテストを信頼できる結果になるまでどれだけ回すべきか計画したいとき。
  • 今のトラフィックで小さな改善を現実的に検出できるか確認したいとき。
  • テスト開始前に、関係者と必要期間の認識を合わせたいとき。

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