A/B-Test

Der A/B-Test (auch split test) ist eine Testmethode zur Bewertung zweier Varianten eines Systems, bei der die Originalversion gegen eine leicht veränderte Version getestet wird. Anwendung findet diese Methode hauptsächlich bei Software und im Webdesign mit dem Ziel, eine bestimmte Nutzeraktion oder Reaktionen zu steigern. Im Laufe der Jahre hat es sich zu einer der wichtigsten Testmethoden im Online-Marketing entwickelt. Mit dem A/B-Test werden aber auch Preise, Designs und Werbemaßnahmen verglichen.

Statistische Signifikanz

Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme (der Nullhypothese) abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird.

Hierfür wird nach gängiger Praxis zuvor ein Signifikanzniveau festgelegt, auch Irrtumswahrscheinlichkeit genannt. Es gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass eine exakt zutreffende statistische Nullhypothese (Hypothesis to be nullified – „Hypothese, die [anhand der Studiendaten] verworfen werden soll“[1]) irrtümlich verworfen werden könnte (Fehler 1. Art). Soll eine Hypothese als richtig erwiesen werden, so ist die Wahrscheinlichkeit des Fehlers 2. Art, dass die Hypothese als richtig befunden wird, obwohl sie falsch ist, umso größer je kleiner das Signifikanzniveau, also die Irrtumswahrscheinlichkeit ist.

Mehr bei Wikipedia

A/B Test

Statistische Signifikanz