Obliczanie minimalnego wykrywalnego efektu za pomocą 0 historycznych konwersji

1. Jak obliczono minimalny wykrywalny efekt?
2. Jak przeczytać minimalny wykrywalny rozmiar efektu?
3. Jak MDE wpływa na wielkość próbki?
4. Co to jest MDE w testowaniu AB?

Jak obliczono minimalny wykrywalny efekt?

Musisz więc skonfigurować eksperyment w taki sposób, że deklaruje on zwycięzcę, gdy różnica współczynnika konwersji wynosi co najmniej 22% - 20% = 2%. Aby to skonfigurować, musisz policzyć swój szacowany MDE. W tym przykładzie 2% z 20% wskaźnik konwersji linii wyjściowej wynosi 10% - jest to twój szacowany MDE do eksperymentu.

Jak przeczytać minimalny wykrywalny rozmiar efektu?

Minimalny wykrywalny rozmiar efektu to rozmiar efektu poniżej, którego nie możemy precyzyjnie odróżnić efekt od zera, nawet jeśli istnieje. Jeśli na przykład badacz ustanowi MDE na 10%, może nie być w stanie odróżnić 7% wzrostu dochodu od efektu zerowego.

Jak MDE wpływa na wielkość próbki?

Im większy MDE, tym mniejsza wielkość próbki potrzebna do przeprowadzenia eksperymentu. I wzajemnie. Im mniejszy MDE, tym większa próbka wymagana do odpowiedniego zasilania eksperymentu.

Co to jest MDE w testowaniu AB?

MDE to minimalny rozmiar efektu, który należy wykryć z pewnym prawdopodobieństwem. W literaturze termin minimalny niezawodnie wykrywalny efekt został zaproponowany jako bardziej odpowiedni termin, który lepiej pasuje do powyższej definicji. Dla jasności MDE nie jest wielkością efektu, którego oczekujemy lub chcemy.