통계적 유의성을 위한 A/B 테스트 계산기

통계적 유의성은 결과가 확실하고 우연히 발생한 것이 아님을 보장하기 때문에 A/B 테스트를 실행할 때 중요합니다. 

위의 SurveyMonkey A/B 테스트 계산기를 사용하여 빠른 답변을 수집하세요.

A/B 테스트 또는 분할 테스트는 제품 개념이나 광고 크리에이티브 등 두 가지 버전의 성과를 비교하여 타겟팅하는 대상 그룹에 어느 버전이 더 호소력을 가지는지 파악합니다.

조사 책임자, CX 전문가 및 마케팅 전문가는 A/B 테스트를 사용하여 새 웹사이트 버튼이나 홈페이지 디자인과 같은 작은 변화를 테스트합니다. 이 테스트를 통해 제공되는 직접적인 피드백과 데이터로 어느 버전을 선택할지 결정하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 

A/B 테스트에서 통계적 유의성은 대조 버전과 테스트 버전 간의 차이가 오류나 무작위로 인한 것이 아니라 진짜일 가능성을 측정합니다.

예를 들어, 95%의 유의성 수준으로 테스트를 수행하는 경우, 차이가 진짜라고 95% 확신할 수 있습니다.

통계적 유의성은 실험(A/B 테스트)이 비즈니스의 전환율에 어떻게 영향을 미치는지 관찰하는 데 사용됩니다. 설문조사에서 통계적 유의성은 결과의 신뢰도를 보장하는 데 사용됩니다. 

예를 들어, 설문조사에서 사람들에게 광고 콘셉트 A와 광고 콘셉트 B 중 어느 것을 선호하는지 묻는 경우, 어떤 광고 콘셉트를 사용할지 결정하기 전에 결과의 차이에 통계적 유의성이 있는지 확인해야 합니다.

먼저, 가설을 세워야 합니다. 모든 실험에는 비교하는 두 가지 대상 사이에 아무 관계가 없다는 귀무 가설과 대립 가설이 있습니다.

대립 가설은 일반적으로 관계가 존재한다는 것을 증명하려고 시도하며 주장하려는 바를 뒷받침합니다. 

예를 들어, 전환율 A/B 테스트를 수행하는 경우 가설은 다음과 같을 수 있습니다.

통계학자들은 귀무 가설과 대립 가설을 수립한 후 가설이 타당한지 확인하기 위해 때때로 테스트를 수행합니다.

z-점수는 신뢰도 수준을 나타내며 귀무 가설의 유효성을 평가하여 비교하는 대상들 간에 실제로 아무 관계도 없는지 알려줄 수 있습니다. p-값은 대립 가설을 입증해야 하는 증거가 강력한지 여부를 나타냅니다.

단측 검정(일방향 검증이라고도 함)을 할지 또는 양측 검정(일방향 검증이라고도 함)을 할지 결정합니다. 단측 검정은 대립 가설에 방향성 영향이 있을 것이라고 가정하는 반면, 양측 검정은 가설이 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있는지를 설명합니다.

예를 들어, 전환율 A/B 테스트의 예에서 테스트는 다음과 같을 수 있습니다.

대조(A) 버전과 실험(B) 버전 둘 다에 대한 관련 메트릭을 포함하여 A/B 테스트로부터 결과를 수집합니다. 

이 예에서 A/B 테스트의 결과는 다음과 같을 수 있습니다. 

관찰된 결과가 귀무 가설로부터 얼마나 떨어져 있는지를 측정하는 z-점수를 계산하여 A와 B 사이의 차이가 통계적 유의성이 있는지 판단합니다. 

또한, 관찰된 차이가 우연에 의한 것일 확률을 나타내는 p-값을 계산합니다. p-값이 더 작을수록 귀무 가설에 대한 증거가 더 강력하다는 것을 나타냅니다. 

이 예에서 구한 수치는 다음과 같습니다.

통계적 유의성을 판단하려면 유의성 수준(알파)을 설정하세요. 일반적으로 0.05(5%)로 설정되며, 귀무 가설을 잘못 기각할 때 허용되는 위험 수준을 나타냅니다.

다음으로, p-값을 알파 수준과 비교합니다. p-값이 알파 수준보다 작으면 귀무 가설을 기각하고 차이가 통계적 유의성이 있다는 결론을 내립니다. 

이 예에서 p-값은 알파 수준보다 작습니다. 즉, 14%의 차이는 통계적 유의성이 있다는 것입니다.

이제 결과를 해석할 차례입니다. 유의한 결과를 받으면 관찰된 차이가 우연에 의한 것이 아님을 나타내며 이는 대립 가설을 뒷받침하는 증거입니다. 결과가 유의하지 않으면 귀무 가설을 기각하기에 증거가 충분하지 않음을 나타내며, 이는 관찰된 차이가 우연한 변동으로 인한 것일 수 있음을 의미합니다.

가장 효율적인 프로세스를 위해 다음과 같은 계산 도구를 사용하세요.

요약하자면, 통계적 유의성은 A/B 테스트 결과의 유효성을 확인합니다. 통계적 유의성을 사용하는 것은 A/B 테스트를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 중요합니다.

페이지 위쪽에 있는 계산기를 확인하여 설문조사 결과의 유의성을 자동으로 계산하세요.