Calculateur Welyft

Un calculateur de confiance statistique permet d’évaluer si la différence observée entre deux variantes (par exemple, dans un test A/B) est statistiquement significative ou simplement due au hasard. Il vous aide à prendre des décisions basées sur les données, en identifiant la version la plus performante avec un certain niveau de certitude.

Pas exactement. Cela signifie qu’il y a 95 % de chances que la différence observée ne soit pas due au hasard. La manière d’interpréter dépend de la méthode utilisée (fréquentiste ou bayésienne), mais dans tous les cas, plus le pourcentage est élevé, plus vous pouvez avoir confiance dans le résultat.

Oui, mais il faut être prudent. Arrêter un test trop tôt peut conduire à des conclusions erronées si le volume est encore trop faible. L’idéal est de combiner un bon niveau de confiance avec un volume de données suffisant pour garantir la robustesse de votre décision.

Ce type de calculateur est généralement conçu pour des tests A/B classiques, où deux variantes sont comparées sur un objectif clair (ex. taux de conversion). Pour des tests plus complexes (multi-variantes, funnel complet, etc.), des outils spécifiques ou une analyse plus poussée peuvent être nécessaires.

Fréquentiste : méthode classique, qui vous dit si la différence observée aurait pu arriver par hasard, à travers une p-value. L’interprétation peut être contre-intuitive.Bayésien : méthode plus moderne, qui vous donne directement la probabilité qu’une variante soit meilleure que l’autre. C’est souvent plus simple à lire et plus flexible pour des décisions rapides.Les deux approches sont valides, mais le bayésien est souvent plus compréhensible pour les non-statisticiens.

Le MDE, ou Minimum Detectable Effect, correspond à la plus petite amélioration que votre test est capable de détecter de façon fiable. Par exemple, si vous fixez un MDE de 5 %, cela signifie que le test pourra identifier une différence d’au moins 5 % entre les variantes, si elle existe réellement.

Ce paramètre est crucial car il détermine la taille d’échantillon nécessaire pour votre test. Plus le MDE est petit, plus vous aurez besoin de visiteurs et de conversions pour que le test puisse détecter une variation statistiquement significative. À l’inverse, un MDE plus élevé raccourcira la durée du test, mais au risque de passer à côté de petites améliorations.

Choisir le bon MDE est donc un équilibre entre ambition et réalisme : viser des effets trop petits peut rendre le test inutilement long ou ininterprétable, tandis qu’un MDE trop large risque de manquer des gains incrémentaux intéressants. Il est recommandé de le définir en fonction de vos objectifs business, du volume de trafic disponible, et de l’impact attendu.4o