Comparaison de moyenne

Bonjour,

J'ai comme données, le nombre de visites et le nombre d'achat pour 2 échantillon et seulement ça. Par conséquent j'ai le taux de transformation et la proportion de personnes de chacun de mes échantillons qui représente une campagne marketing différentes.

Je souhaiterais savoir comment montrer que la campagne A est significativement moins bien ou meilleur que la campagne B.

Deuxième question, est ce que vous pourriez me donner une formule pour calculer la taille des échantillons?

Merci beaucoup

Bonjour.

Pourrais-tu traduire en termes simples ce que tu dis ("taux de transformation", " la proportion de personnes", ...).
par exemple tu pourrais commencer par donner ce que sont les deux échantillons, quelles sont les variables et quels calculs ont été faits.

Cordialement.

Merci de ta réponse,

En fait je travaille pour un site web et pour l'améliorer on réalise des tests A/B. C'est à dire que l'on modifie une page du site (changement de couleur, du bouton ...) et qu'aléatoirement 50% des internautes se dirigent la page d'origine et 50% vers la page avec la modification. Ainsi on a un taux d'achat sur le site différent entre les 2 versions.
Je voudrais savoir comment on montre que le taux d'achat de la version modifiée est statistiquement différente du taux de la page d'origine.

Dans les fait j'ai le nombre de visiteurs par page et la moyenne du taux d’achat pour chacune des pages. J'ai le taux moyen avant le test et la population totale (le nombre de visiteurs total du site).

Je souhaiterais faire une comparaison de moyenne mais je n'est pas d'écart type, c'est ce qui me bloque!

Est ce que tu pourrais m'aider?
Merci

Ok.

Il s'agit alors d'une comparaison de pourcentages (les taux, donc les pourcentages sont des moyennes particulières). Tu peux le faire par le test de Fischer(Student) si les effectifs sont importants (la centaine ou plus) ce qui doit être le cas. Si tes effectifs sont faibles tu peux essayer le test du khi-deux.
dans les deux cas, il te faut traduire les taux en nombre de passages, ce qui est facile puisque tu as le nombre de visiteurs par page.

Cordialement.

Oui les effectifs sont très important, mais il me faut une variance pour calculer la stat de test non?

Les test A/B c'est le nom "marketing" du test du khi-deux.
Donc tu as tout ce qu'il faut, mais il ne faut pas raisonner en % mais en nombre de visite brut.

OK donc je fais comme si la version d'origine était la version théorique et la version modifié la version observée?

un exemple ici : http://deeper-webanalytics.com/vos-resultats-dab-testing-sont-ils-significatifs-reponse-avec-le-test-du-khi-deux/

Merci beaucoup, est ce que vous savez à tout hasard calculer la taille du nombre de visiteurs qui doit visités chacune des pages pour que cela soit significatif?
Merci

FS a écrit:Les test A/B c'est le nom "marketing" du test du khi-deux.
Donc tu as tout ce qu'il faut, mais il ne faut pas raisonner en % mais en nombre de visite brut.

Bonjour,

Personnellement je n'aurai pas raisonné en nombre de visite brute (après je suis pas expert dans ce domaine loin de là) mais pour savoir si le nouveau site web apporte plus d'achats que le précédent il vaut mieux prendre le % de conversions.
Enfin ça dépend vraiment de ce que l'utilisateur veut vérifier et ça peut être beaucoup de choses ...

Mais sinon damgui tu as des solutions possibles données plus haut

Bien cdlt,

KaliHD

Bonsoir.

OK donc je fais comme si la version d'origine était la version théorique et la version modifié la version observée?

Oui.

est ce que vous savez à tout hasard calculer la taille du nombre de visiteurs qui doit visités chacune des pages pour que cela soit significatif?

la significativité ne dépend pas de la taille de l'échantillon, mais du fait que le test "échoue" (rejet de l'hypothèse H0). Donc des données réelles. Sinon, les conditions de validité d'un test du khi-deux sont des effectifs supérieurs à 5 dans chaque classe du modèle. Ce qui ne doit pas te poser problème.

Cordialement.

Re-Bonjour,

Je "up" ce sujet car je ne vois pas trop en fait comment ça va fonctionner avec juste 2 versions & les taux (ou nombre brut) de "conversion"?

Le test du khi2 est là pour tester l'indépendance entre les variables qualitatives (donc ici indépendance des versions si j'ai bien suivi?) ... mais quelle modalité on utilise?

En fait dans la page http://deeper-webanalytics.com/vos-resultats-dab-testing-sont-ils-significatifs-reponse-avec-le-test-du-khi-deux/ je ne vois pas trop comment marche le calculateur.

J'ai tester l'exemple donné de base et je n'obtiens pas les même résultats quand je le fais sous R avec la fonction chisq.test (5.84 pour la valeur du Khi2 en forçant à ne pas faire de correction) ...

Voici la matrice : Campagne A/ Campagne B
Nombre de visites 220 / 700
Nombre de conversions 70/150

Je fais le truc "standard" en calculant mes valeurs théoriques et après la différence par rapport à la valeur théorique, que je mets au carré et que je divise par la valeur théorique.
Mais je trouve pas la même valeur du Khi2 ... Perso je trouve un Khi2 de 5.84 (arrondi) alors qu'ils sont à plus de 9 ...

Si quelqu'un pouvait m'expliquer j'en serai ravi car à mon avis il faut remanipuler le tableau de données non?

Cdlt,

KaliHD