• Главная
  • Услуги
    • Контекстная реклама
    • Контекстная реклама в Google
    • Продвижение интернет-магазинов
    • Контекстная реклама для SaaS
    • Агентствам
  • Блог
  • Кейсы
    • Клиенты и отзывы
  • Контакты
    • Вакансии
Заказать контекст
  • Главная
  • Услуги
    • Контекстная реклама
    • Контекстная реклама в Google
    • Продвижение интернет-магазинов
    • Контекстная реклама для SaaS
    • Агентствам
  • Блог
  • Кейсы
    • Клиенты и отзывы
  • Контакты
    • Вакансии
Заказать контекст
  • Главная
  • Услуги
    • Контекстная реклама
    • Контекстная реклама в Google
    • Продвижение интернет-магазинов
    • Контекстная реклама для SaaS
    • Агентствам
  • Блог
  • Кейсы
    • Клиенты и отзывы
  • Контакты
    • Вакансии
  • Главная
  • Услуги
    • Контекстная реклама
    • Контекстная реклама в Google
    • Продвижение интернет-магазинов
    • Контекстная реклама для SaaS
    • Агентствам
  • Блог
  • Кейсы
    • Клиенты и отзывы
  • Контакты
    • Вакансии
аналитикатестирование

Расчет длины выборки для тестирования

23.04.2014 by Артем Акулов

Чтобы повышать эффективность необходимо проводить исследования. Самый распространенный способ исследования— А/В тестирование (контекстных объявлений, эффективности лендингов, посадочных страниц, отдельных элементов и т.д.).

При проведении тестирования очень важно получить достоверные результаты. Ведь по результатам тестирования должен приниматься или отвергаться объект для тестирования. Самая распространенная  ошибка при проведении тестирования — слишком раннее прекращение теста.

Простой пример. Организовали сплит-тест. Получили 40 кликов и 3 конверсии по странице_1 и 38 кликов и 2 конверсии по странице_2. Уже можно делать выводы, какую страницу объявить победителем или еще нет?

Переформулировать вопрос нужно так: размер выборки для тестирования достаточен для получения достоверных результатов с заданной статистической точностью?

Ниже приведена простая формула расчета длины выборки тестирования для практического применения  (вводные: 95% доверительный интервал, статистическая мощность 80%).

n = (16*p*(1-p))/??,

где ? — минимально обнаруживаемый эффект в %;

p — базовая конверсия

n — итоговое число экспериментов в каждой группе.

Пример расчета длины выборки для сплит-тестирования

Для конверсии (p) в 10%  и обнаружении эффекта в 1% (от 9% до 11%) необходима выборка:

n = (16*0,1*(1-0,1))/0,1? = 14 400 участников.

Формула выше вполне подойдет для повседневной работы.

Калькулятор расчета длины выборки

Если вы хотите получить более точное значение длины выборки или же изменить параметры ширины доверительного интервала, либо статистической мощности, то по ссылке ниже вы найдете небольшой калькулятор по расчету длины выборки.

Онлайн-калькулятор расчета длины выборки

Как пользоваться калькулятором

Прежде всего его вам необходимо скачать файл себе на Google Диск (чтобы появилась возможность внести свои значения).

Некоторые пояснения по калькулятору.

1. Базовая вероятность — текущий уровень конверсии (конверсия страницы_1)

2. Проверяемая вероятность — конверсия на странице_2.

Далее подставляете в соответствующие ячейки свои значения базовой конверсии и проверяемой конверсии. На выходе получаем расчетное значение длины выборки.

Обратите внимание, что расчетная длина выборки — длина выборки одной группы, это значит, что для проверки 2 страниц, необходимо размер выборки умножить на 2.

аналитика тестирование
Метод A/B (альфа-бета) кампаний для создания рекламных кампаний Google AdWordsМетод A/B (альфа-бета) кампаний для создания рекламных кампаний Google AdWords02.04.2014
Обратный перенос кампаний Google AdWords в Яндекс Директ20.05.2014Обратный перенос кампаний Google AdWords в Яндекс Директ

Подпишитесь на рассылку

Полезные материалы для тех, кто заказывает, и тех, кто ведет контекстную рекламу



    *Ознакомиться с политикой конфиденциальности можно здесь 

    Свежие записи:

    • Руководство по моделям атрибуции Google Ads и Google Analytics21.03.2023
    • Как установить Google Tag Manager на Shopify16.03.2023
    • 16 лучших торговых площадок и сайтов для продаж в Интернете в 2023 году + 3 бесплатные платформы, о которых мало кто знает14.03.2023
    • Google Performance Max Shopping против стандартной торговой кампании Google Shopping01.03.2023
    • Как настроить динамический ремаркетинг в Google Ads для интернет-магазина Shopify21.02.2023

    Рубрики:

    Bing Ads Customer Journey Map eCommerce Excel Facebook ads Funnels and Tunnels Google Ads google ads shopping campaign Google Analytics google free listing google smart shopping campaign Google Tag Manager mail.ru PPC SEO shopify UpWork YouTube Без рубрики Вконтакте Вопрос Ответ Геолокальная реклама Кухня бюро Яндекс Яндекс Директ Яндекс Метрика автоматизация продаж аналитика аудит бизнес доклад интернет-магазин нам не все равно ремаркетинг ретаргетинг тестирование

    Бюро «Лира»

    Делаем сильные компании еще сильнее с помощью вдумчивого управления интернет-рекламой 

    Руководство по моделям атрибуции Google Ads и Google Analytics
    21.03.2023

    © 2023 Бюро «Лира»

    Политика конфиденциальности и соглашение об обработке персональных данных

    #integrio_button_6425217884488 .wgl_button_link { color: rgba(255,255,255,1); }#integrio_button_6425217884488 .wgl_button_link:hover { color: rgba(252,252,252,1); }#integrio_button_6425217884488 .wgl_button_link { border-color: rgba(24,100,13,1); background-color: rgba(24,100,13,1); }#integrio_button_6425217884488 .wgl_button_link:hover { border-color: rgba(66,150,43,1); background-color: rgba(66,150,43,1); }#integrio_button_6425217884488.effect_3d .link_wrapper { color: rgba(24,100,13,1); }#integrio_button_6425217884f09 .wgl_button_link { color: rgba(255,255,255,1); }#integrio_button_6425217884f09 .wgl_button_link:hover { color: rgba(255,255,255,1); }#integrio_button_6425217884f09 .wgl_button_link { border-color: rgba(18,138,0,1); background-color: rgba(18,138,0,1); }#integrio_button_6425217884f09 .wgl_button_link:hover { border-color: rgba(24,100,13,1); background-color: rgba(24,100,13,1); }#integrio_button_6425217884f09.effect_3d .link_wrapper { color: rgba(18,138,0,1); }#integrio_soc_icon_wrap_642521788f2dc a{ background: #216b22; border-color: #216b22; }#integrio_soc_icon_wrap_642521788f2dc a:hover{ background: #3c8e25; border-color: #3c8e25; }#integrio_soc_icon_wrap_642521788f2dc a{ color: #ffffff; }#integrio_soc_icon_wrap_642521788f2dc a:hover{ color: #ffffff; }@media only screen and (max-width: 1024px){ #integrio_spacer_642521788f3d9 .spacing_size{ display: none; } #integrio_spacer_642521788f3d9 .spacing_size-desktops{ display: block; } }@media only screen and (max-width: 800px){ #integrio_spacer_642521788f3d9 .spacing_size{ display: none; } #integrio_spacer_642521788f3d9 .spacing_size-tablet{ display: block; } }@media only screen and (max-width: 480px){ #integrio_spacer_642521788f3d9 .spacing_size{ display: none; } #integrio_spacer_642521788f3d9 .spacing_size-mobile{ display: block; } }@media only screen and (max-width: 1024px){ #integrio_spacer_642521788f4e6 .spacing_size{ display: none; } #integrio_spacer_642521788f4e6 .spacing_size-desktops{ display: block; } }@media only screen and (max-width: 800px){ #integrio_spacer_642521788f4e6 .spacing_size{ display: none; } #integrio_spacer_642521788f4e6 .spacing_size-tablet{ display: block; } }@media only screen and (max-width: 480px){ #integrio_spacer_642521788f4e6 .spacing_size{ display: none; } #integrio_spacer_642521788f4e6 .spacing_size-mobile{ display: block; } }#blog_module_642521789189d.blog-posts .blog-post_title, #blog_module_642521789189d.blog-posts .blog-post_title a { color:#232323; }#blog_module_642521789189d.blog-posts .blog-post_title:hover, #blog_module_642521789189d.blog-posts .blog-post_title a:hover { color:#216b22; }#blog_module_642521789189d.blog-posts .blog-post_title, #blog_module_642521789189d.blog-posts .blog-post_title a { font-size:14px; line-height:22px; }