İstatistiksel Anlamlılık

İstatistiksel anlamlılık, iki veya daha fazla değişken arasındaki bir ilişkinin rastgele şanstan daha fazlasından kaynaklanma olasılığıdır. Başka bir deyişle, aradaki farkın ortaya çıkma olasılığıdır. Dönüşüm oranları Herhangi bir varyasyon ile taban çizgisi arasında rastgele bir oluşum yoktur.

Bir hipotezi test ederken, bir deneyin sonucunun istatistiksel olarak anlamlı olduğu veya istatistiksel olarak anlamlı olduğu düşünülür, yani sonuçlar muhtemelen herhangi bir şanstan kaynaklanmaz istatistiksel anlamlılık düzeyi. İstatistiksel anlamlılık düzeyini bulduğunuzda, hipotezinizin risk toleransını ve güven düzeyini yansıtır.

Örneğin, bir Bölünmüş test Deney yapın ve %95'lik bir anlamlılık düzeyi bulun. Bu, bölünmüş testte bir kazanan belirlerseniz, gözlemlediğiniz sonuçların gerçekten gerçek olduğundan ve rastgele şanstan kaynaklanan bir hata olmadığından %95 emin olabileceğiniz anlamına gelir.

%95 güven seviyesi, sonuçlarınız hakkında yanılma olasılığınızın %5 olduğu anlamına gelir. Bu nedenle, istatistiksel anlamlılık, işletmeniz için pazarlama uygulamaları hakkında daha bilinçli kararlar almanız için size alan sağlar.

Dijital Pazarlama?

Dijital pazarlamacılar için istatistiksel anlamlılık önemli ve gereklidir çünkü belirli bir istatistiğin güvenilir olduğunu matematiksel olarak kanıtlamanın bir yoludur.

Yürüttüğünüz deneylerin sonuçlarına dayanarak kararlar verirken, bir ilişkinin ve belirli bir kesinlik düzeyinin var olduğundan emin olmak istersiniz. Onsuz, yaptığınız hamleler işiniz için zararlı olabilir ve siz bile bilmiyor olabilirsiniz. %100 kesinlik elde edilemese de, istatistiksel anlamlılık size pazarlama kararlarınızda belirli bir düzeyde doğruluk ve kesinlik sağlar.

Bu nedenle, çevrimiçi web sahipleri, reklamverenler ve pazarlamacılar, bölünmüş test deneylerinin (ister için olsun) olduğundan emin olmak için giderek daha fazla ilgi duymaya ve yatırım yapmaya başladılar. Dönüşüm oranı A/B testi, e-posta konu satırı ince ayarları ve değişiklikleri veya blog başlığı değişiklikleri) hemen sonuca varmadan ve büyük kararlar vermeden önce istatistiksel anlamlılık elde edin.

İstatistiksel Anlamlılık Neden Önemlidir?

İş dünyasında yanlış bir hamle yapmak genellikle küçük bir hata değildir. Dikkatli olmazsanız yanlış adımlar zararlı olabilir ve düzeltmek için size çok fazla zaman ve kaynağa mal olabilir. Bunu akılda tutarak, istatistiksel anlamlılık önemlidir, çünkü pazarlamacılara ve işletme sahiplerine web sitelerinde veya uygulamalarında yaptıkları değişikliklerin gerçekten olacağına dair güven sağlar. dönüşüm oranları ve diğer ilgili metrikler üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.

Metrikler, sayılar ve istatistikler bir günden diğerine büyük ölçüde dalgalanabilir, ancak istatistiksel anlamlılık, sağlam iş kararları almak için güçlü bir matematiksel temel sunar ve bir çırpıda yanlış pozitiflerden kaçınmak.

İstatistiksel olarak anlamlı bir sonuç ararken, bulduğunuz herhangi bir sonucun şansa atfedilmediğinin farkında olmalısınız. Aksine, istatistiksel olarak anlamlı tüm sonuçlar iki temel değişkene bağlıdır:

Örneklem Büyüklüğü

Bu, denemeniz için örneğin ne kadar büyük veya küçük olduğunu ifade eder. Numuneniz büyük olduğunda, deneyin sonucundan o kadar emin olabilirsiniz. Örneğin, web sitenizde testler yapıyorsanız, siteniz ne kadar çok trafik alırsa, istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar döndürmek için o kadar kısa sürede yeterince büyük bir veri örneğine sahip olursunuz. Numune boyutlarınız çok düşükse, numune alma hatalarıyla karşılaşırsınız ve sonuçlarınızın ihtiyaç duyduğunuz kadar sağlam veya güvenilir olmadığını görürsünüz. Daha büyük numune boyutları daha doğru sonuçlara yol açar - herhangi bir teste başlamadan önce bunu aklınızda bulundurun.

Efekt Büyüklüğü

Etki boyutu, iki örneklem seti arasındaki sonuç farkının boyutunu ifade eder. Kısacası, etki büyüklüğü pratik önemi gösterir. Örneğin, küçük efekt boyutuyla çalışıyorsanız, farkın önemli mi yoksa sadece şansa mı bağlı olduğunu belirlemeye yardımcı olması için büyük bir örneklem boyutuna ihtiyacınız olacaktır. Öte yandan, sayılarınız üzerinde büyük bir etki fark ederseniz, daha yüksek bir güven derecesiyle daha küçük bir örneklem boyutuyla onaylayabilirsiniz.

Etki büyüklüğü ve örneklem büyüklüğüne ek olarak, rastgele örneklemenin önemini de düşünmeniz gerekir. Bir web sitesine gelen trafik iki sayfa arasında mükemmel bir şekilde bölünmüşse ancak örneklemenin kendisi rastgele değilse, örneklenen popülasyondaki davranış farklılıkları nedeniyle hatalara yol açabilir. Şöyle açıklayalım:

Diyelim ki bir web sitesini 200 kişi ziyaret etti. Her erkek ziyaretçiye bir web sayfasının bir sürümü gösterilir ve her kadın ziyaretçiye farklı bir sürüm gösterilir. Bu senaryoda, trafik ortadan 50/50 oranında bölündüğü için iki grup arasında bir karşılaştırma yapmak mümkün değildir. İdeal olarak, demografideki fark, verilerde farklılıklar ortaya çıkarmalıdır.

Bu nedenle, deneyin sonucunun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu belirlemek için gerçekten rastgele bir örneğe ihtiyaç vardır. Bunu akılda tutarak, yine de 200 kişinin bir web sitesini ziyaret etmesini sağlayabilirsiniz, ancak gruplar gerçekten rastgele ise, eşit veya kolay bir şekilde bölünmezler ve verilerde doğal farklılıklar sunarlar. istatistiksel olarak anlamlı sonuç.

İstatistiksel anlamlılık, bir işletme sahibi olarak her gün üzerinde çalıştığınız verilere biraz güven katmanın etkili bir yoludur. Kararlarınız ne kadar sağlam olursa, işiniz zaman içinde o kadar iyi olur. İşletmenizi iyi kararlar ve uygun bakım damarında tutmaya yardımcı olmak için, mevcut web sitenizin, bloglarınızın ve kaynaklarınızın iş hedeflerinizle aynı seviyede olduğundan emin olmak için Directive ile çalışmayı düşünün. Almak Ücretsiz teklif Sitenizi nasıl daha da geliştirebileceğinizi öğrenmek için bugün bizimle.