A/B சோதனை புள்ளியியல் முக்கியத்துவம்
VARIANT A (Control)
VARIANT B (Test)
என்றால் என்ன A/B Test Calculator?
▾
A/B சோதனைக் கால்குலேட்டர், ஒரு பக்கத்தின் இரண்டு பதிப்புகள், மின்னஞ்சல், அம்சம் அல்லது தயாரிப்பு ஓட்டம் ஆகியவற்றை ஒப்பிட்டுப் பார்க்க, ஒரு மாறுபாடு மற்றொன்றை விட அதிகமாகச் செயல்படுகிறதா என்பதைப் பார்க்க உதவுகிறது. டிஜிட்டல் தயாரிப்பு குழுக்களில், மாற்று விகிதத்தில் ஒரு சிறிய அதிகரிப்பு கூட அர்த்தமுள்ள வருவாய் அல்லது ஈடுபாட்டின் ஆதாயங்களாக மொழிபெயர்க்கலாம், ஆனால் மூல சதவீதங்கள் மட்டுமே தவறாக வழிநடத்தும். பதிப்பு A 5.0% ஆகவும், பதிப்பு B 5.6% ஆகவும் மாறினால், வித்தியாசம் உண்மையான முன்னேற்றத்தைப் பிரதிபலிக்கும் அல்லது அது மட்டுப்படுத்தப்பட்ட ட்ராஃபிக்கால் ஏற்படும் சத்தமாக இருக்கலாம். இந்த கால்குலேட்டர், மாற்று எண்ணிக்கை, பார்வையாளர் எண்ணிக்கை, லிஃப்ட் மற்றும் முக்கியத்துவ சோதனை ஆகியவற்றை இணைப்பதன் மூலம் அந்த நிச்சயமற்ற தன்மைக்கு பதிலளிக்க உதவுகிறது. வளர்ச்சிக் குழுக்கள், சந்தைப்படுத்துபவர்கள், தயாரிப்பு மேலாளர்கள், UX ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பரிசோதனை ஆய்வாளர்கள் ஒரு மாற்றத்தை அனுப்ப வேண்டுமா, சோதனையைத் தொடர வேண்டுமா அல்லது ஒரு யோசனையை நிராகரிக்க வேண்டுமா என்பதைத் தீர்மானிக்க இதைப் பயன்படுத்துகின்றனர். எளிய மொழியில், கால்குலேட்டர் முதலில் மாற்று விகிதங்களை ஒப்பிட்டு, உண்மையான வேறுபாடு இல்லாவிட்டால் எவ்வளவு இயற்கையான சீரற்ற மாறுபாடு எதிர்பார்க்கப்படும் என்பதை மதிப்பிடுகிறது. கவனிக்கப்பட்ட இடைவெளி அந்த பின்னணி மாறுபாட்டை விட அதிகமாக இருந்தால், இதன் விளைவாக புள்ளியியல் முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாகக் கருதப்படும். வெற்றியாளர் என்றென்றும் வெற்றியாளராக இருப்பார் என்று இது அர்த்தப்படுத்துவதில்லை, மேலும் இதன் விளைவு வணிக ரீதியாக முக்கியமானதாக இருக்கும் என்று அர்த்தமல்ல. கவனிக்கப்பட்ட வேறுபாடு சீரற்றதாக இருப்பதற்கான வாய்ப்புகள் குறைவு என்று அர்த்தம். நல்ல பரிசோதனை நடைமுறைக்கு இன்னும் தெளிவான கருதுகோள், திட்டமிடப்பட்ட மாதிரி அளவு, சுத்தமான போக்குவரத்து ஒதுக்கீடு மற்றும் சோதனை தொடங்கிய பிறகு சீக்கிரம் எட்டிப்பார்க்காதது அல்லது செர்ரி-பிக்கிங் அளவீடுகள் பற்றிய ஒழுங்குமுறை தேவைப்படுகிறது.
DigiCalcs delivers precision-engineered tools for engineers and STEM professionals.
சூத்திரம்
▾
மாற்று விகிதம் = மாற்றங்கள் / பார்வையாளர்கள். பூல் செய்யப்பட்ட விகிதம் p = (cA + cB) / (nA + nB). நிலையான பிழை SE = sqrt[p x (1 - p) x (1/nA + 1/nB)]. Z-ஸ்கோர் = (ratB - rateA) / SE. செயல்பட்ட எடுத்துக்காட்டு: A இல் 50/1000 = 0.05 மற்றும் B இல் 70/1000 = 0.07 இருந்தால், பூல் செய்யப்பட்ட p = 120/2000 = 0.06. SE = sqrt[0.06 x 0.94 x (1/1000 + 1/1000)] = சுமார் 0.0106. z = (0.07 - 0.05) / 0.0106 = சுமார் 1.88.மாறி விளக்கம்
▾
| குறியீடு | பெயர் | அலகு | விவரிப்பு |
|---|---|---|---|
| Conversion rate | மாற்றங்களாகக் கணக்கிடப்படுகிறது | — | மாற்றங்கள் / பார்வையாளர்கள் என கணக்கிடப்படுகிறது, இது AB சோதனை கணக்கீட்டில் முக்கிய அளவுருவாகும், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
| Pooled proportion p | கணக்கிடப்பட்டது | — | (cA + cB) / (nA + nB) என கணக்கிடப்படுகிறது, இது ab சோதனைக் கணக்கீட்டில் முக்கிய அளவுருவாகும், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
| Standard error SE | sqrt என கணக்கிடப்படுகிறது[p | — | sqrt[p x (1 - p) x (1/nA + 1/nB)] என கணக்கிடப்பட்டது |
| score | கணக்கிடப்பட்டது | — | (rateB - rateA) / SE என கணக்கிடப்படுகிறது, இது ab சோதனைக் கணக்கீட்டில் முக்கிய அளவுருவாகும், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
| A | மொத்த திரட்டப்பட்ட தொகை | — | மொத்த திரட்டப்பட்ட தொகை அல்லது வருடாந்திர மதிப்பு, இது AB சோதனைக் கணக்கீட்டின் முக்கிய அளவுரு ஆகும், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
| x | உள்ளீடு மாறி | — | உள்ளீட்டு மாறி அல்லது தீர்க்க தெரியாதது, இது AB சோதனைக் கணக்கீட்டில் முக்கிய அளவுருவாகும், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
எப்படி A/B Test Calculator
▾
- 1A மற்றும் மாறுபாடு Bக்கான பார்வையாளர்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் மாற்றங்களை உள்ளிடவும்.
- 2கால்குலேட்டர் ஒவ்வொரு மாற்று விகிதத்தையும் பார்வையாளர்களின் மாற்றங்களைப் பிரிப்பதன் மூலம் கணக்கிடுகிறது.
- 3இது இரண்டு-விகித z-டெஸ்டில் பயன்படுத்தப்படும் பூல் செய்யப்பட்ட விகிதத்தையும் நிலையான பிழையையும் கணக்கிடுகிறது.
- 4ஒரு z- மதிப்பெண் மற்றும் p-மதிப்பு ஆகியவை சீரற்ற மாறுபாட்டை விட வித்தியாசம் அதிகமாக உள்ளதா என்பதை மதிப்பிடுவதற்கு உருவாக்கப்படுகின்றன.
- 5புள்ளியியல் முக்கியத்துவம் மற்றும் நடைமுறை லிஃப்ட் இரண்டையும் மதிப்பாய்வு செய்யவும், ஏனெனில் ஒரு சிறிய ஆனால் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றி கப்பல் போதுமானதாக இருக்காது.
- 6திட்டமிடப்பட்ட மாதிரி அளவு மற்றும் சோதனை கால அளவு பூர்த்தி செய்யப்பட்ட பின்னரே முடிவைப் பயன்படுத்தவும், ஏனெனில் முன்கூட்டியே நிறுத்துவது தவறான நேர்மறைகளை அதிகரிக்கும்.
தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்
▾
உறவினர் லிஃப்ட்: +40%. B நன்றாகத் தெரிகிறது, ஆனால் இறுதி விளக்கம் சரியான சோதனை அமைப்பைப் பொறுத்தது.
இந்த காட்சி ஒரு அர்த்தமுள்ள உயர்வைக் காட்டுகிறது, ஆனால் முக்கியத்துவம் துல்லியமான அனுமானங்கள் மற்றும் குழு இரண்டு வால் அல்லது ஒரு வால் முடிவு விதியை திட்டமிட்டுள்ளதா என்பதைப் பொறுத்தது. ஒரு கால்குலேட்டர் அந்தத் தீர்ப்பை ஒழுங்குபடுத்துகிறது.
சிறிய மாதிரி அளவு என்பது அதிக நிச்சயமற்ற தன்மையைக் குறிக்கிறது
B நன்றாகத் தெரிந்தாலும், நம்பிக்கையுடன் இருக்க முடியாத அளவுக்கு டிராஃபிக் குறைவாக உள்ளது. குழுக்கள் சோதனை முடிவுகளை மிகைப்படுத்துவதற்கான பொதுவான காரணங்களில் இதுவும் ஒன்றாகும்.
பெரிய மாதிரிகள் சிறிய வேறுபாடுகளைக் கண்டறிவதை எளிதாக்குகின்றன
இது குறைந்த போக்குவரத்து பிரச்சனைக்கு எதிரானது. மாதிரி போதுமானதாக இருக்கும்போது, சிறிய லிப்ட் புள்ளியியல் ரீதியாக உறுதியளிக்கும்.
நெருங்கிய சமநிலை முடிவு
விகிதங்கள் மிக நெருக்கமாக இருக்கும்போது, மற்றொரு வணிகக் காரணம் ஒரு மாறுபாட்டிற்கு சாதகமாக இல்லாவிட்டால், எளிமையான அல்லது பாதுகாப்பான வடிவமைப்பை வைத்திருப்பதே சரியான முடிவு.
நடைமுறை பயன்பாடுகள்
▾
இறங்கும் பக்கம், செக்அவுட் மற்றும் விலையிடல் சோதனைகளை மதிப்பீடு செய்தல் - இந்த பயன்பாடு பொதுவாக அந்தந்த துறைகளில் முடிவெடுத்தல், பட்ஜெட் மற்றும் மூலோபாய திட்டமிடல் ஆகியவற்றை ஆதரிக்க துல்லியமான அளவு பகுப்பாய்வு தேவைப்படும் நிபுணர்களால் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
மின்னஞ்சல் பொருள் வரிகள் அல்லது ஆக்கப்பூர்வமான மாறுபாடுகளை ஒப்பிடுதல் - தொழில் வல்லுநர்கள் இந்த கணக்கீட்டை நம்பியிருக்கிறார்கள், செயல்திறனை தரப்படுத்தவும், மாற்றுகளை ஒப்பிடவும், நிறுவப்பட்ட தரநிலைகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை தேவைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்யவும், ஆய்வாளர்கள் மூலோபாய திட்டமிடல், வள ஒதுக்கீடு மற்றும் செயல்திறன் தரப்படுத்தல் ஆகியவற்றை ஆதரிக்கும் துல்லியமான முடிவுகளை உருவாக்க உதவுகிறார்கள்.
உள்ளுணர்வுக்கு பதிலாக தரவுகளுடன் தயாரிப்பு வெளியீட்டு முடிவுகளை ஆதரிக்கிறது. கல்வியியல் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் மாணவர்கள் கோட்பாட்டு மாதிரிகளை சரிபார்க்கவும், பாடநெறி பணிகளை முடிக்கவும், அடிப்படை கணிதக் கொள்கைகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை வளர்க்கவும் இந்தக் கணக்கீட்டைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
சோதனைத் தரவைச் செயலாக்குவதற்கும், கோட்பாட்டு மாதிரிகளை மதிப்பாய்வு செய்வதற்கும், சக மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட ஆய்வுகளில் வெளியிடுவதற்கான அளவு முடிவுகளை உருவாக்குவதற்கும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் ab test calc கணக்கீடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றனர், இணங்குதல், அறிக்கையிடல் மற்றும் மேம்படுத்தல் நோக்கங்களுக்கு எண்ணியல் துல்லியம் அவசியமான தரவு உந்துதல் மதிப்பீட்டு செயல்முறைகளை ஆதரிக்கிறது.
சிறப்பு நிகழ்வுகள்
▾
உங்கள் சோதனை வருவாயை அல்லது நீண்ட வால்களுடன் கூடிய சத்தமில்லாத மெட்ரிக்கை அளந்தால், தி
உங்கள் சோதனை வருவாயை அளந்தால் அல்லது நீண்ட வால்களுடன் கூடிய சத்தமில்லாத மெட்ரிக்கை அளவிடினால், சாதாரண தோராயமானது நிலையானதாக இருக்காது மேலும் வலுவான பகுப்பாய்வு முறை தேவைப்படலாம். ab test calc கணக்கீடுகளில் இந்தக் காட்சியை எதிர்கொள்ளும் போது, பயனர்கள் தங்கள் உள்ளீட்டு மதிப்புகள் சூத்திரம் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை உருவாக்க எதிர்பார்க்கப்படும் வரம்பிற்குள் வருவதைச் சரிபார்க்க வேண்டும். வரம்பிற்கு வெளியே உள்ள உள்ளீடுகள் நிஜ உலக நிலைமைகளை பிரதிபலிக்காத கணித ரீதியாக செல்லுபடியாகும் ஆனால் நடைமுறையில் அர்த்தமற்ற வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
பயனர்கள் இரண்டு வகைகளையும் பார்க்க முடிந்தால் அல்லது ட்ராஃபிக் உண்மையில் சீரற்றதாக இல்லை என்றால், தி
பயனர்கள் இரண்டு மாறுபாடுகளையும் பார்க்க முடிந்தால் அல்லது ட்ராஃபிக் உண்மையில் சீரற்றதாக இல்லை என்றால், முக்கியத்துவக் கணக்கீட்டிற்குப் பின்னால் உள்ள அனுமானங்கள் உடைந்து, விளைவு ஒரு சார்புடையதாக இருக்கலாம். எல்லை நிலைமைகள் அல்லது தீவிர மதிப்புகள் சம்பந்தப்பட்ட ab test calc இன் தொழில்முறை பயன்பாடுகளில் இந்த விளிம்பு வழக்கு அடிக்கடி எழுகிறது. இந்த சூழ்நிலை ஏற்படும் போது பயிற்சியாளர்கள் ஆவணப்படுத்த வேண்டும் மற்றும் மாற்று கணக்கீடு முறைகள் அல்லது சரிசெய்தல் காரணிகள் அவர்களின் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்குக்கு மிகவும் பொருத்தமானதா என்பதைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
டொமைன் சூழலைப் பொறுத்து ab சோதனைக் கணக்கிற்கு எதிர்மறை உள்ளீட்டு மதிப்புகள் செல்லுபடியாகாமல் இருக்கலாம்.
சில சூத்திரங்கள் எதிர்மறை எண்களை ஏற்கின்றன (எ.கா., வெப்பநிலை, மாற்ற விகிதங்கள்), மற்றவை கண்டிப்பாக நேர்மறை உள்ளீடுகள் தேவை. வெளியீட்டை நம்புவதற்கு முன், பயனர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலை எதிர்மறை மதிப்புகளை அனுமதிக்கிறதா என்பதைச் சரிபார்க்க வேண்டும். ab test calc உடன் பணிபுரியும் வல்லுநர்கள் இந்த சூழ்நிலையில் குறிப்பாக கவனமாக இருக்க வேண்டும், ஏனெனில் இது சரியாக கையாளப்படாவிட்டால் தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த வழக்கு நடைமுறையில் எழும் போது எப்போதும் எல்லை நிலைமைகளை சரிபார்த்து, சுயாதீனமான முறைகள் மூலம் குறுக்கு சோதனை செய்யவும்.
பொதுவான நம்பிக்கை நிலைகள் மற்றும் Z- மதிப்பெண்கள்
▾
| நம்பிக்கை நிலை | Z-ஸ்கோர் (இரண்டு-வால்) | பொருள் |
|---|---|---|
| 90% | 1.645 | நிலையான நடைமுறையை விட தவறான நேர்மறைக்கான அதிக வாய்ப்பு |
| 95% | 1.960 | பொதுவான பரிசோதனை வரம்பு |
| 99% | 2.576 | மேலும் பழமைவாத முடிவு விதி |
| 99.9% | 3.291 | மிக உயர்ந்த சான்று வரம்பு |
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
▾
A/B சோதனை கால்குலேட்டர் என்றால் என்ன?
இது மாற்றுத் தரவு மற்றும் புள்ளியியல் சோதனையைப் பயன்படுத்தி இரண்டு வகைகளை ஒப்பிடும் ஒரு கருவியாகும். சீரற்ற இரைச்சலைக் காட்டிலும் கவனிக்கப்பட்ட வேறுபாடு உண்மையானதா என்பதைத் தீர்மானிக்க இது குழுக்களுக்கு உதவுகிறது. நடைமுறையில், இந்த கருத்து ab சோதனைக் கணக்கின் மையமாக உள்ளது, ஏனெனில் இது உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான முக்கிய உறவை தீர்மானிக்கிறது. இதைப் புரிந்துகொள்வது பயனர்களுக்கு முடிவுகளை மிகவும் துல்லியமாக விளக்கி, அவர்களின் குறிப்பிட்ட சூழலில் நிஜ உலகக் காட்சிகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
A/B சோதனை முக்கியத்துவத்தை எவ்வாறு கணக்கிடுவது?
ஒரு பொதுவான அணுகுமுறை இரண்டு-விகித z- சோதனையைப் பயன்படுத்துகிறது. கால்குலேட்டர் இரு குழுக்களின் மாற்று விகிதங்கள், மாதிரி அளவுகள் மற்றும் பூல் செய்யப்பட்ட மாறுபாடு ஆகியவற்றை ஒரு z-ஸ்கோர் மற்றும் p-மதிப்பை மதிப்பிடுவதற்கு ஒருங்கிணைக்கிறது. கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளுக்கு அடிப்படை சூத்திரத்தை முறையாகப் பயன்படுத்துவதை செயல்முறை உள்ளடக்கியது. கணக்கீட்டில் உள்ள ஒவ்வொரு மாறியும் இறுதி முடிவுக்கு பங்களிக்கிறது, மேலும் அவற்றின் தனிப்பட்ட பாத்திரங்களைப் புரிந்துகொள்வது துல்லியமான பயன்பாட்டை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது. புலத்தில் உள்ள பெரும்பாலான வல்லுநர்கள் ஒரு படிப்படியான அணுகுமுறையைப் பின்பற்றுகிறார்கள், இறுதிப் பதிலைப் பெறுவதற்கு முன் இடைநிலை முடிவுகளைச் சரிபார்க்கிறார்கள்.
நான் எந்த நம்பிக்கை அளவைப் பயன்படுத்த வேண்டும்?
பல அணிகள் இயல்புநிலையாக 95% நம்பிக்கையைப் பயன்படுத்துகின்றன, ஆனால் சரியான வரம்பு முடிவு செலவு மற்றும் பரிசோதனை கலாச்சாரத்தைப் பொறுத்தது. அதிக ஆபத்துள்ள முடிவுகள் மிகவும் பழமைவாத தரநிலையை நியாயப்படுத்தலாம். நடைமுறை பயன்பாடுகளில் AB சோதனைக் கணக்கீடுகளுடன் பணிபுரியும் போது இது ஒரு முக்கியமான கருத்தாகும். பதில் குறிப்பிட்ட உள்ளீட்டு மதிப்புகள் மற்றும் கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படும் சூழலைப் பொறுத்தது.
ஒரு பெரிய லிஃப்ட் ஏன் இன்னும் முக்கியமற்றதாக இருக்க முடியும்?
ஏனெனில் முக்கியத்துவம் விளைவு அளவு மற்றும் மாதிரி அளவு இரண்டையும் சார்ந்துள்ளது. ஒரு சிறிய மாதிரியிலிருந்து வியத்தகு தோற்றமளிக்கும் லிஃப்ட் இன்னும் நம்ப முடியாத அளவுக்கு சத்தமாக இருக்கலாம். துல்லியமான ab test calc கணக்கீடுகள் தொழில்முறை மற்றும் தனிப்பட்ட சூழல்களில் முடிவெடுப்பதை நேரடியாக பாதிக்கிறது என்பதால் இது முக்கியமானது. சரியான கணக்கீடு இல்லாமல், பயனர்கள் முழுமையற்ற அல்லது தவறான அளவு பகுப்பாய்வு அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கும் அபாயம் உள்ளது. தொழில்துறை தரநிலைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள் விலையுயர்ந்த பிழைகளைத் தவிர்க்க துல்லியமான கணக்கீடுகளின் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகின்றன.
ஒரு சிறிய லிஃப்ட் ஏன் இன்னும் குறிப்பிடத்தக்கதாக இருக்க முடியும்?
ஏனெனில் மிகப் பெரிய மாதிரிகள் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் குறைக்கின்றன. அவ்வாறான நிலையில், வணிகத்தின் தாக்கம் மிகவும் சிறியதாக இருந்தாலும், முடிவு புள்ளியியல் ரீதியாக நம்பத்தகுந்ததாக இருக்கலாம். துல்லியமான ab test calc கணக்கீடுகள் தொழில்முறை மற்றும் தனிப்பட்ட சூழல்களில் முடிவெடுப்பதை நேரடியாக பாதிக்கிறது என்பதால் இது முக்கியமானது. சரியான கணக்கீடு இல்லாமல், பயனர்கள் முழுமையற்ற அல்லது தவறான அளவு பகுப்பாய்வு அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கும் அபாயம் உள்ளது. தொழில்துறை தரநிலைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள் விலையுயர்ந்த பிழைகளைத் தவிர்க்க துல்லியமான கணக்கீடுகளின் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகின்றன.
ஏ/பி சோதனையில் மிகப்பெரிய தவறு என்ன?
மீண்டும் மீண்டும் எட்டிப்பார்த்த பிறகு சீக்கிரம் நிறுத்துவது மிகப்பெரிய தவறுகளில் ஒன்றாகும், ஏனெனில் இது தவறான நேர்மறைகளை அதிகரிக்கிறது. மோசமான ரேண்டமைசேஷன் மற்றும் ஸ்விட்சிங் மெட்ரிக்ஸ் இடைநிலை சோதனை ஆகியவை பொதுவான பிரச்சனைகளாகும். நடைமுறையில், இந்த கருத்து ab சோதனைக் கணக்கின் மையமாக உள்ளது, ஏனெனில் இது உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான முக்கிய உறவை தீர்மானிக்கிறது. இதைப் புரிந்துகொள்வது பயனர்களுக்கு முடிவுகளை மிகவும் துல்லியமாக விளக்கி, அவர்களின் குறிப்பிட்ட சூழலில் நிஜ உலகக் காட்சிகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
நான் எப்போது சோதனையை மீண்டும் இயக்க வேண்டும் அல்லது நீட்டிக்க வேண்டும்?
ட்ராஃபிக் குறைவாக இருக்கும்போது சோதனையை நீட்டிக்கவும் அல்லது மீண்டும் இயக்கவும், முடிவு எல்லைக்கோடு அல்லது செயல்படுத்துவதில் சிக்கல்கள் பரிசோதனையை மாசுபடுத்தியிருக்கலாம். சோதனையை மீண்டும் செய்வது லிப்ட் நிலையானது என்பதை உறுதிப்படுத்த உதவும். இது பல சூழல்களுக்குப் பொருந்தும், அங்கு AB சோதனைக் கால்க் மதிப்புகள் துல்லியமாகத் தீர்மானிக்கப்பட வேண்டும். பொதுவான காட்சிகளில் தொழில்முறை பகுப்பாய்வு, கல்வி ஆய்வு மற்றும் தனிப்பட்ட திட்டமிடல் ஆகியவை அடங்கும், அங்கு அளவு துல்லியம் அவசியம்.
தவிர்க்க வேண்டிய பொதுவான தவறுகள்
▾
- !உள்ளீட்டு மதிப்புகளுக்கு தவறான அல்லது பொருந்தாத அலகுகளைப் பயன்படுத்துதல்
- !எட்ஜ் கேஸ்கள் அல்லது எல்லை நிலைமைகளுக்கு கணக்கு போட மறந்துவிடுவது
- !கணக்கீட்டில் மிக விரைவாக இடைநிலை மதிப்புகளை வட்டமிடுதல்
- !உள்ளீட்டு மதிப்புகள் ab சோதனைக் கணக்கிற்கான செல்லுபடியாகும் வரம்புகளுக்குள் வருமா என்பதைச் சரிபார்க்கவில்லை
நிபுணர் குறிப்பு
நீங்கள் தேவையான மாதிரி அளவை அடையும் வரை சோதனைகளை இயக்கவும், ஏனெனில் விளக்கப்படம் நன்றாக இருக்கும் போது எட்டிப்பார்த்து நிறுத்துவது தவறான வெற்றியின் அபாயத்தை அதிகரிக்கிறது.
உங்களுக்கு தெரியுமா?
ab test calc க்குப் பின்னால் உள்ள கணிதக் கோட்பாடுகள் பல தொழில்களில் நடைமுறை பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன மற்றும் பல தசாப்தங்களாக நிஜ-உலக பயன்பாட்டினால் சுத்திகரிக்கப்பட்டுள்ளன.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
குறிப்புகள்
வாராந்திர கணித உதவிக்குறிப்புகளைப் பெறுங்கள்
ஒவ்வொரு வாரமும் கால்குலேட்டர் உதவிக்குறிப்புகளைப் பெறும் 12,000+ சந்தாதாரர்களுடன் சேரவும்.