เครื่องคำนวณนัยสำคัญ A/B Test

รู้ว่าผลการทดสอบ A/B ของคุณเป็นเรื่องจริงหรือแค่ความบังเอิญ แค่กรอกจำนวนผู้เข้าชมและคอนเวอร์ชันของแต่ละ variant เครื่องมือฟรีนี้จะรัน two-proportion z-test ให้อัตราคอนเวอร์ชันของทั้งสองกลุ่ม, uplift, ค่า p-value และคำตัดสินภาษาคนที่ระดับความเชื่อมั่น 90%, 95% หรือ 99% เหมาะสำหรับนักการตลาด สาย CRO และทีมโปรดักต์ ทุกตัวเลขคำนวณในเบราว์เซอร์ของคุณ

Variant A (กลุ่มควบคุม)

จำนวนผู้เข้าชม *

จำนวนคอนเวอร์ชัน *

Variant B (กลุ่มทดลอง)

จำนวนผู้เข้าชม *

จำนวนคอนเวอร์ชัน *

ระดับความเชื่อมั่น

ระดับความมั่นใจที่ต้องการก่อนตัดสินผู้ชนะ ค่ามาตรฐานในวงการคือ 95%

ผลลัพธ์จะแสดงที่นี่

กรอกจำนวนผู้เข้าชมและคอนเวอร์ชันของทั้งสอง variant เพื่อดูผู้ชนะและนัยสำคัญทางสถิติ

วิธีใช้งาน

กรอกจำนวนผู้เข้าชมและคอนเวอร์ชันของ Variant A (กลุ่มควบคุม)
กรอกจำนวนผู้เข้าชมและคอนเวอร์ชันของ Variant B (กลุ่มทดลอง)
เลือกระดับความเชื่อมั่น — 95% คือค่ามาตรฐานของการทดสอบส่วนใหญ่
อ่านผลทันที: อัตราคอนเวอร์ชัน, uplift, p-value และผลว่ามีนัยสำคัญหรือไม่ อัปเดตอัตโนมัติ
กด "คัดลอกผลลัพธ์" เพื่อนำสรุปไปวางในรายงานหรือแชตทีม

ฟีเจอร์เด่น

Two-proportion z-test พร้อม p-value แบบ two-tailed — วิธีมาตรฐานสำหรับเปรียบเทียบอัตราคอนเวอร์ชัน
อัตราคอนเวอร์ชันของแต่ละ variant พร้อมกราฟแท่งเทียบข้างกัน
Uplift แสดงว่า B ทำได้ดีกว่า (หรือแย่กว่า) A เท่าไร
คำตัดสินภาษาคนและป้ายบอกนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่น 90 / 95 / 99%
ระบบเตือนเมื่อกลุ่มตัวอย่างเล็กเกินไปจนผลไม่น่าเชื่อถือ
ทำงานในเบราว์เซอร์ 100% — ข้อมูลการทดสอบของคุณไม่ถูกส่งออกจากเครื่อง

คำถามที่พบบ่อย

นัยสำคัญทางสถิติใน A/B Test คืออะไร?

คือตัวบอกว่าความต่างระหว่างสอง variant เป็นเรื่องจริงหรือแค่ความบังเอิญ ผลที่ "มีนัยสำคัญที่ 95%" หมายความว่ามีโอกาสไม่เกิน 5% ที่ความต่างนี้เกิดจากความบังเอิญ จึงเชื่อผู้ชนะได้

p-value คืออะไร อ่านอย่างไร?

p-value คือความน่าจะเป็นที่จะเห็นความต่างขนาดนี้หากทั้งสอง variant เหมือนกันจริง ยิ่งค่าน้อยยิ่งหนักแน่น ถ้า p-value ต่ำกว่าเกณฑ์นัยสำคัญ (0.05 ที่ความเชื่อมั่น 95%) แปลว่าผลมีนัยสำคัญทางสถิติ

ทำไมถึงเตือนเรื่องกลุ่มตัวอย่างเล็กเกินไป?

เมื่อคอนเวอร์ชันที่คาดหวังในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งน้อยกว่าประมาณ 5 การประมาณด้วย z-test จะไม่น่าเชื่อถือและอาจชี้ "ผู้ชนะ" ที่จริงเป็นแค่ความบังเอิญ เครื่องมือจึงซ่อนคำตัดสินและขอให้เก็บข้อมูลเพิ่มก่อน

เครื่องมือนี้ใช้การทดสอบทางสถิติแบบไหน?

ใช้ pooled two-proportion z-test พร้อม p-value แบบ two-tailed คำนวณผ่าน error-function approximation ซึ่งเป็นวิธีมาตรฐานสำหรับเปรียบเทียบอัตราคอนเวอร์ชันสองกลุ่ม และตรงกับที่แพลตฟอร์ม A/B testing ส่วนใหญ่รายงาน

ข้อมูลการทดสอบของฉันถูกส่งขึ้นเซิร์ฟเวอร์ไหม?

ไม่ การคำนวณทั้งหมดทำงานด้วย JavaScript ในเบราว์เซอร์ของคุณ ไม่มีการส่งหรือบันทึกข้อมูลใด ๆ และใช้งานแบบออฟไลน์ได้เมื่อโหลดหน้าเสร็จแล้ว