When should I use Z-test vs Chi-Square for A/B testing?

For 2 groups with binary outcomes, both give identical results (chi-square = z-squared). Z-test also provides confidence intervals. Chi-Square supports 3+ groups.

When should I use Fisher's exact test?

Use Fisher's exact test when sample sizes are small and expected cell counts are below 5, where chi-square approximation is unreliable.

What confidence level should I use for my A/B test?

95% is the industry standard. Use 90% for exploratory tests, 99% for high-stakes decisions.

Калькулятор A/B тестів конверсій

Чи є статистично значуща різниця між конверсіями в моєму A/B-тесті?

Аналізуйте результати A/B тестів конверсій трьома методами: Z-тест для пропорцій, критерій Хі-квадрат та точний тест Фішера. Введіть відвідувачів і конверсії для миттєвих результатів з p-значеннями, довірчими інтервалами та візуалізацією.

Як користуватися калькулятором

Введіть кількість відвідувачів і конверсій для контрольної групи (A) та варіанту (B). Оберіть рівень довіри (95% — галузевий стандарт) та тип тесту — односторонній чи двосторонній. Результати оновлюються в реальному часі.

Як працює математика

Калькулятор пропонує три методи порівняння конверсій. Z-тест обчислює різницю пропорцій, поділену на об'єднану стандартну помилку. Критерій Хі-квадрат порівнює спостережувані та очікувані частоти. Точний тест Фішера обчислює точну ймовірність для малих вибірок.

Коли використовувати цей калькулятор

Використовуйте після проведення A/B тесту для визначення статистичної значущості різниці конверсій. Найпоширеніший аналіз для маркетингових експериментів, тестів продуктових функцій та UX-оптимізації.

Поширені помилки в A/B тестуванні

Найчастіші помилки: підглядання результатів до досягнення потрібного розміру вибірки, проведення слабких тестів, відсутність поправок на множинні порівняння та передчасна зупинка тестів. Завжди визначайте розмір вибірки заздалегідь.