Question 1

Was ist ein A/B-Test und wofür wird er verwendet?

Accepted Answer

Ein A/B-Test ist eine experimentelle Methode, bei der zwei Versionen (A und B) einer Webseite, App oder Marketingkampagne gleichzeitig getestet werden. Ziel ist es herauszufinden, welche Version bessere Ergebnisse erzielt, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Question 2

Welche statistischen Kennzahlen sind bei der A/B-Test-Auswertung wichtig?

Accepted Answer

Die wichtigsten Kennzahlen sind die Konversionsrate, der p-Wert, das Konfidenzintervall und die statistische Signifikanz. Diese Metriken helfen dabei zu bestimmen, ob die gemessenen Unterschiede zwischen den Varianten zufällig oder tatsächlich bedeutsam sind.

Question 3

Wie groß sollte die Stichprobe für einen aussagekräftigen A/B-Test sein?

Accepted Answer

Die Stichprobengröße hängt von der erwarteten Effektgröße, der gewünschten statistischen Power und dem Signifikanzniveau ab. Typischerweise werden mehrere hundert bis tausende Teilnehmer pro Variante benötigt, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten.

Question 4

Was bedeutet statistische Signifikanz bei A/B-Tests?

Accepted Answer

Statistische Signifikanz bedeutet, dass der gemessene Unterschied zwischen den Varianten mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht zufällig entstanden ist. Üblicherweise wird ein Signifikanzniveau von 95% (p-Wert

Question 5

Welche häufigen Fehler sollten bei A/B-Test-Auswertungen vermieden werden?

Accepted Answer

Häufige Fehler sind das vorzeitige Beenden von Tests, das Multiple Testing ohne Korrektur und die Vernachlässigung von Segmentierungseffekten. Außerdem sollten externe Faktoren wie Saisonalität oder technische Probleme bei der Interpretation berücksichtigt werden.

A/B-Test Auswertungen in Data Analytics – Methoden & Grundlagen

Lernkarten zu A/B-Test-Auswertungen