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MDE (Minimum Detectable Effect)
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La plus petite différence de performance entre deux variantes (ex. : taux de conversion, revenu par visiteur) qu’un test statistique est capable de détecter de manière fiable, compte tenu de la taille de l’échantillon, du niveau de confiance et de la puissance statistique. Dans une démarche de CRO et d’A/B testing, le MDE permet de définir l’amplitude minimale de changement que le test peut identifier comme statistiquement significative.
Un MDE trop élevé risque de masquer des gains réels mais faibles, tandis qu’un MDE trop faible nécessite des volumes de trafic importants pour être détecté avec certitude. Il constitue donc un paramètre essentiel à ajuster en fonction des enjeux business, du volume de trafic disponible, et des objectifs du test. Bien calibré, il permet de prioriser les tests en fonction de leur impact potentiel et d’éviter les décisions basées sur des fluctuations aléatoires.
Définitions similaires
Puissance Statistique
La probabilité qu'un test détecte un effet réel, si cet effet existe. Une puissance élevée réduit le risque de faux négatifs.
Uplift
L'augmentation des conversions ou de la valeur engendrée par une action spécifique, souvent mesurée dans les tests A/B.
Mann-Whitney U Test
Un test non paramétrique utilisé pour comparer deux échantillons indépendants afin de déterminer s'ils proviennent de la même distribution.
p-value
Une mesure statistique qui indique la probabilité d'observer les données collectées (ou quelque chose de plus extrême) sous l'hypothèse nulle.
Frequentist
Une approche statistique qui estime les paramètres du modèle en se basant uniquement sur les données observées, sans utiliser d'informations a priori.
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