Calculateur test A/B : significativité et MDE
Planifiez votre test A/B avec précision et analysez les résultats de votre test A/B et prenez les bonnes décisions en déterminant si vos résultats sont statistiquement fiables.
Calculateur pré-test A/B
Ce calculateur sert à définir le trafic nécessaire, la durée et la sensibilité de votre test A/B sur le périmètre de votre hypothèse.
- L’hypothèse est-elle compatible avec la sensibilité ?
- La durée estimée est-elle réaliste par rapport au projet ?
- Comment l’indice de confiance influence la durée ?
Calculateur résultats test A/B
Ce calculateur sert à vérifier la fiabilité de vos résultats de test A/B ou la durée restante avant son avant.
- Mon hypothèse est-elle validée et fiable ?
- Combien de trafic nécessaire avant d’arrêter le test A/B ?
- Comment l’indice de confiance influence la durée restante ?
- Quel est le gain business du test A/B ?
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La réponse à vos questions sur le MDE
Questions courantes
Qu'est-ce que le Minimum Detectable Effect (MDE) ?
Le Minimum Detectable Effect (MDE) est la plus petite différence entre deux variantes que vous voulez pouvoir détecter avec un test A/B. Il représente le changement minimum qui, s’il existe, devrait être détectable de manière statistiquement significative. Cela permet de déterminer la taille de l’effet que vous cherchez à prouver et d’assurer que votre test a suffisamment de puissance pour identifier ce changement.
Comment le MDE influence-t-il la taille de l'échantillon nécessaire ?
Le MDE a une relation inverse avec la taille de l’échantillon : plus le MDE est petit, plus la taille de l’échantillon nécessaire est grande. Cela signifie que si vous cherchez à détecter de petits changements, vous devrez tester sur un nombre plus important d’utilisateurs pour obtenir des résultats fiables. À l’inverse, pour des effets plus importants, un échantillon plus petit peut suffire.
Comment déterminer un bon MDE pour un test A/B ?
Déterminer un bon MDE dépend de plusieurs facteurs, notamment l’impact commercial attendu et la quantité de trafic disponible pour le test. Un MDE plus petit permet de détecter des améliorations subtiles, mais il nécessite un plus grand échantillon, alors qu’un MDE plus grand peut être suffisant si vous ciblez des changements majeurs. Il est recommandé de choisir un MDE réaliste qui équilibre la précision souhaitée et la taille d’échantillon disponible.
Qu'arrive-t-il si le MDE est trop élevé ou trop bas ?
Si le MDE est trop élevé, vous risquez de manquer des effets importants car le test n’est pas assez sensible pour les détecter. Cela peut conduire à rejeter des changements potentiellement utiles. Inversement, si le MDE est trop bas, il vous faudra un très grand échantillon pour arriver à détecter de petits effets, ce qui peut rendre le test impraticable en termes de temps et de ressources nécessaires.
Pourquoi est-il important de définir le MDE avant de lancer un test A/B ?
Définir le MDE avant de lancer un test est crucial car il permet de planifier la durée du test et la taille de l’échantillon nécessaire pour obtenir des résultats significatifs. Sans une définition claire du MDE, il est facile de lancer un test qui n’est pas assez sensible pour détecter des différences importantes, ou au contraire, qui dure inutilement longtemps sans véritable raison. Le MDE est une partie intégrante de la conception d’un test A/B robuste.
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