Stichprobengröße- und Statistische-Power-Rechner

Einer der häufigsten und kostspieligsten Fehler bei A/B-Tests ist die Durchführung eines Experiments, ohne zu wissen, wie viele Daten tatsächlich benötigt werden. Der Assistent für Stichprobengrößen- und statistische Leistungsberechnung hilft Analysten, Datenwissenschaftlern und Experimentierverantwortlichen, die korrekte Stichprobengröße zu bestimmen, bevor ein Test live geht – und verhindert so verschwendete Ressourcen, irreführende Ergebnisse und falsches Vertrauen in die Ergebnisse.

Dieser Assistent führt Sie in verständlicher Sprache durch die Leistungsanalyse. Sie geben Eingaben wie Ihre Basis-Konversionsrate, den minimalen erkennbaren Effekt (MDE), der für Sie relevant ist, Ihre gewünschte statistische Leistung (typischerweise 80 % oder 90 %) und Ihre Signifikanzschwelle (normalerweise α = 0,05) an. Der Assistent erklärt dann, was diese Eingaben bedeuten, wie sie interagieren und welche Stichprobengröße pro Variante Sie benötigen, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.

Über die reinen Zahlen hinaus hilft Ihnen der Assistent, die realen Kompromisse zu durchdenken. Was passiert, wenn Sie Ihren MDE senken, um einen kleineren Effekt zu erkennen – wie verändert das Ihren benötigten Traffic und die Testdauer? Welches Risiko besteht bei unterdimensionierten Tests hinsichtlich falsch negativer Ergebnisse? Wie sollten Sie für mehrere Varianten, mehrere Metriken oder sequenzielles Testen anpassen?

Der Assistent behandelt auch weniger bekannte Konzepte wie die Beziehung zwischen Effektgröße und geschäftlicher Bedeutung, die Gefahren des vorzeitigen Einblickens in Ergebnisse und die Schätzung der Testdauer basierend auf dem täglichen Traffic Ihrer Website. Er erklärt sowohl frequentistische als auch bayesianische Perspektiven zur Leistung, ohne Nicht-Statistiker zu überfordern.

Diese Rolle ist ideal für Teams, die Tests auf Seiten mit geringem Traffic, Preisexperimente mit kleinen Effektgrößen oder jedes Szenario vorbereiten, bei dem es entscheidend ist, die Mathematik vor dem Start richtig zu haben. Sie erstellt klare, dokumentierte Leistungsanalyse-Zusammenfassungen, die mit Stakeholdern geteilt und als Teil des Experimentierprotokolls gespeichert werden können.