🔬 A/B Test
A/B Test Hesaplayıcı 2026 — İstatistiksel Anlamlılık
A/B test sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını kontrol edin. Kontrol ve varyant grup dönüşüm oranlarını karşılaştırın, güven aralığınızı seçin.
AKontrol Grubu
%2,40
Dönüşüm Oranı
BVaryant Grubu
%3,00
Dönüşüm Oranı
⚠️
Yetersiz İstatistiksel Veri
Daha fazla veri toplanması önerilir.
+0,60 pp
Mutlak Artış
+25,0%
Göreli Artış
0,0642
p-Değeri
11.455
Gerekli Örnek (grup başı)
🔬 Metodoloji: Bu hesaplayıcı iki-oranlı z-testi (two-proportion z-test) kullanır. p-değeri tahminidir. Gerekli örnek büyüklüğü %80 istatistiksel güç varsayımıyla hesaplanmıştır. Üretim ortamında R, Python (statsmodels) veya uzman istatistiksel araçlar kullanılması önerilir.
A/B Test Güven Aralığı Rehberi
| Güven Aralığı | Z Değeri | Kullanım Senaryosu | Hata Riski |
|---|---|---|---|
| %90 | 1,645 | Düşük riskli UI testleri | %10 |
| %95 | 1,960 | Standart e-ticaret A/B testleri | %5 |
| %99 | 2,576 | Yüksek bütçeli fiyat testleri | %1 |
A/B Test Yaygın Hatalar
- Testi yeterli örnek büyüklüğüne ulaşmadan sonlandırmak
- Birden fazla değişkeni aynı anda test etmek
- Mevsimsel etkiler ve hafta sonu/hafta içi farklarını göz ardı etmek
- %5 göreli artışı anlamlı kabul etmek — e-ticarette %10+ arayın
Sık Sorulan Sorular
A/B testinde istatistiksel anlamlılık ne demek?▾
İstatistiksel anlamlılık, kontrol ve varyant grupları arasındaki dönüşüm farkının tesadüf değil gerçek bir etki olduğunu gösterir. Hesaplayıcıya iki grubun dönüşüm oranlarını girip güven aralığınızı seçerek sonucun anlamlı olup olmadığını kontrol edebilirsiniz.
A/B testi için hangi güven aralığını seçmeliyim?▾
Standart e-ticaret A/B testlerinde %95 güven aralığı (Z değeri 1,960, %5 hata riski) kullanılır. Düşük riskli UI testlerinde %90 (Z: 1,645, %10 hata riski) yeterli olabilirken, yüksek bütçeli fiyat testlerinde %99 (Z: 2,576, %1 hata riski) tercih edilmelidir.
A/B test sonucu ne zaman güvenilir sayılır?▾
Test yeterli örnek büyüklüğüne ulaşmadan sonlandırılmamalı, aynı anda tek değişken test edilmeli ve mevsimsel etkiler ile hafta sonu/hafta içi farkları göz ardı edilmemelidir. Bu hatalar yapılırsa sonuç anlamlı görünse bile yanıltıcı olabilir.
A/B testinde yüzde kaç artış anlamlı kabul edilmeli?▾
%5 göreli artışı anlamlı kabul etmek yaygın bir hatadır; e-ticaret A/B testlerinde %10 ve üzeri göreli artış aramak daha sağlıklıdır.