حاسبة الدلالة الإحصائية لاختبار A/B هي أداة مجانية على الإنترنت تخبرك بما إذا كان الفرق بين متغيّرَي اختبار حقيقيًا أم مجرد صدفة عشوائية. أدخل الزوار والتحويلات لـالمتغير الضابط (Variant A) والمتغير المُختبَر (Variant B)، فتُجري الأداة اختبار z للنسبتين لإنتاج z-score وp-value ومستوى الثقة وحكم واضح على الفائز. يمكنك اختيار مستوى الثقة الخاص بك (90% أو 95% أو 99%) واختيار اختبار أحادي أو ثنائي الذيل. وإلى جانب الحكم، تعرض الأداة معدل التحويل المُلاحظ لكل متغير، والزيادة المطلقة (بالنقاط المئوية) والزيادة النسبية (كنسبة مئوية)، وفترة ثقة 95% للفرق. ويمكنك اختياريًا إضافة المتغيرين C وD لمقارنة أكثر من خيارين دفعةً واحدة، كما يخبرك مخطّط حجم العينة المدمج بعدد الزوار المطلوب لكل متغير قبل أن تبدأ. يعمل كل شيء داخل متصفحك دون تسجيل، فتبقى بيانات اختبارك خاصة تمامًا.
لا يستغرق التحقق من الدلالة الإحصائية لاختبار A/B سوى لحظة:
التصرف بناءً على اختبار A/B لم يبلغ الدلالة هو أحد أكثر الأخطاء شيوعًا وكلفةً في التسويق. قد يبدو متغير فائزًا واضحًا بمحض الصدفة، وطرحه قد يضرّ بالتحويلات بصمت. تزيل هذه الحاسبة تلك المخاطرة بقياس مدى ثقتك في أن الفرق حقيقي. تخبرك p-value باحتمال أن النتيجة جاءت بالحظ، و95% ثقة هي المعيار القياسي لقرار جدير بالثقة. وتُظهر فترة الثقة للفرق المدى المعقول للأثر الحقيقي: فإن تجاوزت الصفر كانت النتيجة غير حاسمة. ويمنحك الاختبار أحادي الذيل قوةً أكبر عندما يهمّك فقط تفوّق B على A، بينما الاختبار ثنائي الذيل هو الافتراضي الأكثر أمانًا. ويساعدك مخطّط حجم العينة على تجنّب الاختبارات ضعيفة القوة بتحديد حجم التجربة مسبقًا. وللحصول على نتائج موثوقة، انتظر 100 تحويل على الأقل لكل متغير، وشغّل الاختبار عبر دورات عمل كاملة، ولا توقفه مبكرًا لمجرد أن الأرقام تبدو جيدة. ولأن كل شيء يجري محليًا داخل متصفحك، لا تُرفع بيانات اختبارك أبدًا.
يحوّل المتغير A عددًا قدره 100 من 1000 زائر (10%) ويحوّل المتغير B عددًا قدره 130 من 1000 (13%). يعرض اختبار z ثنائي الذيل قيمة p نحو 0.035 وثقةً تتجاوز 96%، بزيادة نسبية قدرها 30%، فيكون B فائزًا جديرًا بالثقة عند مستوى 95%.
تختبر متغيرًا ضابطًا مع ثلاثة متغيرات (B وC وD). يعرض جدول المقارنة معدل كلٍّ منها، وزيادته مقابل الضابط، وقيمة p، وحكمًا لكل متغير، فترى بنظرة واحدة أي المتغيرات تقدّم فعلًا.
بمعدل أساسي 5% وهدف كشف زيادة نسبية قدرها 10% عند قوة 80%، يعرض المخطّط نحو 31000 زائر لكل متغير — مخبرًا إياك بأن الاختبار يحتاج إلى حركة مرور كبيرة قبل أن يحسم.
هي الثقة في أن الفرق بين متغيّرَين حقيقي لا عشوائي. تُعدّ النتيجة عادةً ذات دلالة عند ثقة 95% أو أعلى، وإن كان بإمكانك اختيار 90% أو 99% في هذه الأداة.
p-value هي احتمال أن الفرق الملاحَظ حدث بالصدفة. كلما انخفضت كانت النتيجة أكثر موثوقية؛ وقيمة 0.05 تقابل ثقة 95%.
الاختبار ثنائي الذيل يفحص اختلاف B عن A في أي اتجاه وهو الافتراضي الأكثر أمانًا. أما الأحادي فيفحص فقط تفوّق B على A وله قوة إحصائية أكبر، ولا ينبغي استخدامه إلا عندما تكون متأكدًا أنك تهتم بالتحسّن فقط.
هي المدى المعقول للفرق الحقيقي بين معدّلَي التحويل. فإن تجاوزت الصفر كانت النتيجة غير حاسمة؛ وإن بقيت موجبةً أو سالبةً بالكامل فهناك أثر حقيقي عند ذلك المستوى من الثقة.
أدخل معدل التحويل الأساسي الحالي وأقل زيادة نسبية تريد كشفها. يستخدم المخطّط معيار قوة إحصائية 80% لتقدير عدد الزوار المطلوب لكل متغير قبل بدء الاختبار.
استهدف 100 تحويل على الأقل لكل متغير قبل الوثوق بنتيجة، وشغّل الاختبار عبر دورات عمل كاملة من أسبوع إلى أسبوعين لتسوية التقلبات اليومية.
نعم. الأداة مجانية تمامًا دون تسجيل ودون حدود ودون الحاجة إلى حساب. تعمل داخل متصفحك، فلا تُرفع بيانات اختبارك أبدًا ولا تُخزَّن.
استكشف المزيد من الأدوات المجانية التي قد تفيدك
احسب الدلالة الإحصائية لاختبارات A/B
الاختبار ثنائي الذيل يفحص اختلاف B عن A؛ والأحادي يفحص فقط تفوّق B على A.
أضف المتغيرين C وD لمقارنة أكثر من خيارين (تُقارَن بالمتغير الضابط A).
قدّر عدد الزوار المطلوب لكل متغير قبل البدء (قوة إحصائية 80%).
أصغر تحسّن نسبي تريد كشفه، مثلًا 10 تعني زيادة نسبية بنسبة 10%.