What sample size do I need for an A/B test?

It depends on your baseline conversion rate and the minimum effect size you want to detect.

What is minimum detectable effect (MDE)?

MDE is the smallest improvement you want your test to be able to detect.

What statistical power should I use?

80% power is the standard minimum, meaning an 80% chance of detecting a real effect.

Calculateur de taille d'échantillon pour tests A/B

Question: How many visitors do I need for my A/B test?

Planifiez votre test A/B en calculant la taille d'echantillon requise. Entrez votre taux de conversion de base, l'effet minimum detectable et la puissance souhaitee pour savoir combien de visiteurs vous avez besoin par variante.

Comment utiliser ce calculateur

Entrez votre taux de conversion de base (votre taux de conversion actuel avant le test), l'effet minimum detectable (la plus petite amelioration que vous souhaitez detecter), votre niveau de confiance souhaite et la puissance statistique. Le calculateur affiche instantanement le nombre de visiteurs necessaires par variante. Ajustez le curseur du MDE pour voir comment des effets plus petits necessitent exponentiellement plus de trafic.

Comprendre la formule

La taille d'echantillon est calculee a l'aide d'une analyse de puissance pour un test z sur deux proportions. La formule prend en compte quatre parametres cles : votre taux de conversion de base, la taille de l'effet minimum detectable, le seuil de significativite (alpha) et la puissance statistique souhaitee (1 - beta). La relation entre la taille d'echantillon et le MDE n'est pas lineaire : diviser par deux la taille de l'effet que vous souhaitez detecter quadruple approximativement la taille d'echantillon requise.

Quand utiliser ce calculateur

Utilisez ce calculateur avant de lancer tout test A/B pour determiner le nombre de visiteurs necessaires. Lancer un test sans planification prealable de la taille d'echantillon est l'une des erreurs les plus courantes en experimentation. Un test sous-puissant risque de ne pas detecter une amelioration reelle, gaspillant temps et ressources. Un test sur-puissant gaspille du trafic qui pourrait etre utilise pour d'autres experiences.

Erreurs courantes dans la planification de la taille d'échantillon

Fixer un MDE trop petit conduit a des tailles d'echantillon impraticables. Soyez realiste quant a la taille d'effet qui compte pour votre activite. Oublier de prendre en compte le nombre de variantes (chaque variante supplementaire necessite la meme taille d'echantillon) est une autre erreur frequente. Rappelez-vous egalement que la taille d'echantillon est par variante, et non au total : si vous avez besoin de 10 000 par variante avec deux variantes, cela fait 20 000 visiteurs au total.