A/Bテストのサンプルサイズ計算ツール
無料計算ツール目標のリフトを検出するために各バリアントへ必要な訪問者数を、有意水準95%・検出力80%で算出します。即時・非公開。
完全非公開
ブラウザ内で動作 — 数値は端末から送信されません。
テストの条件
現在の（コントロールの）コンバージョン率。
検出したい最小の「相対」リフト（例：20% = 5%→6%）。
バリアントごとのサンプルサイズ
8,146
有意水準95%・検出力80%で結果を信頼するために、各バリアント（AとB）に必要な訪問者数。
合計サンプルサイズ
16,292
両バリアントの合計（A＋B）。
目標コンバージョン率（B）
6.00%
リフト達成のためにバリアントBが到達すべき率。
使い方
基準を入力
現在の（コントロールの）コンバージョン率を入力。
リフトを設定
検出したい最小の相対的改善を入力。
サンプルサイズを確認
バリアントごとに必要な訪問者数がリアルタイム表示。
テストを計画
1日の流入数で割り、必要な期間を見積もる。
すべてのテストに、より強いバリアントを
Reverze はA/B用のスクリーンショットのバリアントを生成し、明確に異なるクリエイティブを比較できます。
A/Bテストのサンプルサイズ計算ツールの仕組みは？
A/Bテストのサンプルサイズ計算ツールは、結果を信頼するために各バリアントへ必要な訪問者数を示します。基準コンバージョン率、検出したい最小リフト、そして信頼度と検出力の目標という3つから逆算します。本ツールは慣例的な2つの目標 — 有意水準95%（偽陽性5%）と検出力80%（真の効果を見逃す確率20%）— を固定し、2標本の式をサンプルサイズについて解きます。
検出したい効果が小さく、基準率が低いほど、必要なトラフィックは増えます（多くの場合、劇的に）。だからこそ大胆なクリエイティブ変更は、わずかな微調整より効果を証明しやすいのです。現実的な数値を入力し、バリアントごとのサンプルを1日の流入数で割れば、テストを何日回すべきかがわかります。
よくある質問
A/Bテストのサンプルサイズ計算ツールの仕組みは？
最小検出可能効果とは？
なぜこれほど多くの訪問者が必要なのですか？
A/Bテストはどのくらい回すべきですか？
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