İstatistiksel anlamlılık için A/B testi hesaplayıcı

İstatistiksel anlamlılık şans eseri ortaya çıkmayan, kesin sonuçlar elde etmenizi sağlaması nedeniyle A/B testleri gerçekleştirirken göz önünde bulundurmanız gereken önemli bir unsurdur. 

Yukarıdaki SurveyMonkey A/B testi hesaplayıcısını kullanarak hızla yanıt toplayabilirsiniz.

Bölüm testi olarak da bilinen A/B testinde, ürün konsepti veya reklam materyali gibi bir içeriğe ait iki versiyonunun performansları karşılaştırılarak hangi versiyonun hedef kitlenize daha çekici göründüğünün belirlenmesi amaçlanır.

Araştırmacılar, müşteri deneyimi ekipleri ve pazarlama uzmanları yeni bir web sitesi düğmesi veya ana sayfa tasarımı gibi küçük değişiklikleri test etmek için A/B testlerinden yararlanır. Bu testler, hangi versiyonunun seçileceğine ilişkin kararlara yön veren doğrudan geri bildirimler ve veriler sunar. 

A/B testlerinde istatistiksel anlamlılık, kontrol ve test versiyonları arasındaki farkın bir hata sonucunda veya rastlantısal olarak ortaya çıkmış olmama ve gerçek olma olasılığını ölçer.

Örneğin, istatistiksel anlamlılığı %95 olan bir test yapıyorsanız farkların gerçek olduğundan %95 oranında emin olabilirsiniz.

İstatistiksel anlamlılık, A/B testlerinde ölçtüğünüz versiyonların işletmenizin dönüşüm oranlarını nasıl etkilediğini gözlemlemek için kullanılır. İstatistiksel anlamlılığın anketlerdeki kullanım amacı ise elde edilen sonuçların güvenilir olmasını sağlamaktır. 

Örneğin, yaptığınız bir ankette hedef kitlenize A ve B reklam konseptlerinden hangisini tercih ettiklerini sorduğunuzda, hangi konsepti kullanacağınıza karar vermeden önce sonuçlar arasındaki farkın istatistiksel açıdan anlamlı olduğundan emin olmak istersiniz.

İlk olarak bir hipotez oluşturmanız gerekir. Tüm deneylerde, karşılaştırdığınız iki şey arasında bir ilişki olmadığını belirten bir sıfır hipotezi ve bir alternatif hipotez bulunur.

Alternatif hipotez genel olarak bir ilişki olduğunu kanıtlamaya çalışır ve yapmaya çalıştığınız açıklamayı destekleyici niteliktedir. 

Örneğin, dönüşüm oranına yönelik bir A/B testi yapıyorsanız hipotezleriniz şöyle olabilir:

İstatistikçiler bazen sıfır hipotezini ve alternatif hipotezi oluşturduktan sonra bunların güvenilir olduğundan emin olmak için testler yapar.

z değeri, güven seviyesini belirtir ve sıfır hipotezinizin geçerliliğini değerlendirir. Karşılaştırdığınız şeyler arasında herhangi bir ilişki yoksa bunu size söyleyebilir. p değeri, alternatif hipotezinize ilişkin kanıtınızın güçlü olup olmadığını söyler.

Bir sonraki adımda, testinizin tek yanlı mı yoksa iki yanlı mı (bir kuyruklu ya da iki kuyruklu da denir) olacağına karar verirsiniz. Tek yanlı test, alternatif hipotezinizin yönlü bir etkisi olduğunu varsayarken, iki yanlı test, hipotezinizin sonuçlarınız üzerinde olumsuz bir etkisi olup olmayacağını açıklar.

Örneğin, dönüşüm oranına yönelik A/B testi örneğinde testiniz aşağıdaki özelliklerden birini taşıyabilir:

Bir sonraki adımda, hem kontrol (A) hem test (B) versiyonları için ilgili metrikler de dahil olmak üzere A/B testinizin sonuçlarını toplarsınız. 

Örneğimizde, A/B testinin sonuçları aşağıdaki gibi olabilir: 

Ardından, gözlemlenen sonuçların sıfır hipotezinden ne kadar uzak olduğunu ölçen z değerini hesaplayarak A ve B arasındaki farkın istatistiksel anlama sahip olup olmadığını belirlersiniz. 

Ek olarak, gözlemlenen farkın rastlantısal olma olasılığını belirten p değerini de hesaplamanız gerekir. p değerinin küçük olması sıfır hipotezine karşı güçlü bir kanıt sunar. 

Örneğimizde:

İstatistiksel anlamlılığı tespit etmek için bir anlamlılık düzeyi (alfa) belirleyin. Bu düzey genellikle, sıfır hipotezinin hatalı bir şekilde reddedilmesine yönelik risk düzeyini temsil eden 0,05 (%5) değeri olarak belirlenir.

Bir sonraki adımda, hesapladığınız p değerini alfa düzeyiyle karşılaştırın. p değeri alfa düzeyinin altındaysa sıfır hipotezini reddedin ve farklılığın istatistiksel anlama sahip olduğu sonucuna varın. 

Örneğimize dönecek olursak, p değeri alfa düzeyinin altındadır, yani %14'lük fark istatistiksel anlama sahiptir.

İstatistiksel anlamlılığı tespit ettiğinize göre artık sonuçları yorumlayabilirsiniz. Anlamlı sonuçlar almanız, gözlemlenen farkın rastlantısal olmasının olası olmadığını gösterir ve alternatif hipotezi destekleyen bir kanıt niteliğindedir. Anlamlı olmayan sonuçlar sıfır hipotezini reddetmek için yeterli kanıtın olmadığını gösterir ve gözlemlenen farkın tesadüfi değişimlerden kaynaklanıyor olabileceğini ifade eder.

Hesaplama işlemini en verimli hale getirmek için aşağıdakilere benzer hesaplama araçları kullanabilirsiniz:

Özetle, istatistiksel anlamlılık A/B testlerinizin sonuçlarını doğrulamanızı sağlar. İstatistiksel anlamlılıktan yararlanmak, A/B testlerini dikkate alarak bilinçli kararlar vermeniz açısından önemlidir.

Anketinizin anlamlılığını otomatik bir şekilde hesaplamak için sayfanın üst kısmındaki hesaplayıcıya göz atın.