Was Verursacht Typ-B-Fehler In Mathematik Und Wie Man Sie Behebt

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3. Führen Sie den Scan durch, um Malware oder Viren zu finden, die möglicherweise in Ihrem System lauern

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Manchmal zeigt Ihr System möglicherweise eine Fehlernummer an, die auf einen mathematischen Fehler vom Typ B hinweist. In vielen Fällen kann es mehrere Gründe für diesen Fehler geben.

Beta-Fehler: Eine statistische Fehlfunktion (als „Typ Zwei“ oder Typ II bezeichnet), die während eines absoluten Tests gemacht wird, bei dem festgestellt wird, dass etwas negativ ist, sobald es tatsächlich positiv ist. Aus bestimmten Gründen auch bekannt, dass es sich um ein falsches Negativ handelt.

A/B-Tests nach dem Zufallsprinzip verteilen eingehenden Traffic auf Ihre Website auf eine größere Anzahl von Variationen einer bestimmten Webseite, um festzustellen, was sich positiv auf Ihre Leistung auswirkt. Ziemlich einfach, perfekt? Nun, nicht die Mehrheit. Während A/B-Tests möglicherweise einfach erscheinen mögen, werden die Wissenschaft und Mathematik hinter der einfachsten Funktionsweise und der tatsächlichen Funktionsweise sicherlich komplex sein.

Statistiken sind der Eckpfeiler von A/B-Tests, und die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist das Rückgrat, ähnlich wie bei Statistiken. Daher können Sie niemals 100% zweifelsfrei von der Genauigkeit der Studien, denen Sie unterzogen werden, sein oder das Risiko reduzieren, wenn Sie möchten, dass diese Methode 0% beträgt. Stattdessen können Sie nur die Idee untermauern, dass das Testergebnis eine Reparatur ist. Als Testbesitzer müssen Sie sich darüber keine Sorgen machen, denn Ihr Gerät sollte sich darum kümmern.

Sogar nach dem Die primäre Ausführung aller wichtigen Ago-Testergebnisberichte könnte möglicherweise durch Fehler beschädigt werden, die versehentlich in den Prozess einbrechen können. Zwei davon, die gemeinhin als Typ-I- und Typfehler angesehen werden, beziehen sich hauptsächlich auf Missverständnisse bei Tests und/oder falsches Bestehen sowie Nichtbestehen von Behauptungen. Dies führt zu einer Fehlinterpretation von Kontrastberichten, was Ihr gesamtes Optimierungsprogramm in die Irre führt und Sie dann Änderungen und sogar Einnahmen kosten kann.

Sehen wir uns genauer an, was genau wir meinen Fehler vom Typ I und Typ II, oder vielleicht ihre Folgen, und wie man sie direkt vermeidet.

Welche Fehler sehen Sie in A/B-Testergebnissen?

Ich gebe einen Fehler ein

Auch bekannt als Alpha (α), falscher oder wahrscheinlich positiver Fehler. Im Falle eines Fehlers 1. Art wird Ihr Test als bestanden angesehen, und Ihre Abweichung hat eine große Veränderung (zum Besseren oder Schlechteren) zu den Anforderungen, die für den Test festgelegt wurden. Dieser spezielle Sprung oder Rückgang ist jedoch nur von kurzer Dauer und wird nicht von kurzer Dauer sein, unabhängig davon, ob Sie die Veröffentlichung breiter nutzen und ihre Wirkung im Laufe der Zeit bemessen. Dies passiert, wenn Sie Ihre Experimente beenden, ohne statistische Bedeutung oder vorgegebene Kriterien zu erreichen, und Sie jede Nullhypothese abrupt ablehnen und die Gewinneroption akzeptieren. Die Nullhypothese, die die angegebene Übereinstimmung angibt, ist für die bereitgestellte Metrik/das bereitgestellte Ziel irrelevant. Und im Sachverhalt der Fehler 1. Art ist die Nullhypothese zweifelsohne fatal, wird aber verworfen, weil der letzte der Tests nicht minutiös abgeschlossen oder die Inferenzfaktoren falsch berechnet wurden.

Die Wahrscheinlichkeit, einen echten Fehler 1. Art zu begehen, wird ohne Frage mit “α” bezeichnet und korreliert mit dem Konfidenzniveau, bei dem Sie sich entscheiden, die Analyse abzuschließen. Mit anderen Worten, wenn Sie das Musikstück mit einem Vertrauensniveau von 95 % abschließen, gehen Sie eine Wahrscheinlichkeit von 5 % ein, dass jeder unsere falsche Antwort erhält. Bei einem Konfidenzniveau von 99 % besteht eine Wahrscheinlichkeit von 1 %, dass das Untersuchungsergebnis falsch ist. Man könnte es Pech nennen, aber wenn Sie jeden α-Fehler selbst nach Abschluss des Tests mit einem Konfidenzniveau von 95 % feststellen, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses nur 5 % beträgt.

Nehmen Sie an, wenn Sie die Größe des spezifischen CTA auf der Zielseite erhöhen, führt dies zu einer Erhöhung der Anzahl der Anmeldungen. Die Nullhypothese lautet hier, dass die Aufstockung der CTA-Förderung keinen Einfluss auf die eingegangenen Antragsserien haben wird. Sobald die Prüfung beginnt, werden Sie versucht sein, den wichtigsten Ergebnisposten und die satte Steigerung der Einschreibung um 45% zu sehen, die durch die Änderung der Körperschulwoche verursacht wurde. Sie sind überzeugt, dass die Bewertung deutlich besser sein sollte, und Sie beenden den speziellen Test, indem Sie die Nullhypothese verwerfen und den allgemeinen Fall annehmen, nur um festzustellen, dass die Idee nicht mehr die gleiche Wirkung hat, aber dennoch keine mehr hat Wirkung. Die einzige Information ist, dass Ihr Testergebnis durch einen Typ-I-Fehler verzerrt wurde.

Wie man Fehler 1. Art vermeidet

Obwohl Sie die Möglichkeit eines Typ-I-Fehlers nicht vollständig ausschließen können, können Sie ihn sicherlich reduzieren. Um dies auszuführen, stellen Sie sicher, dass Sie einfache Tests durchführen, sobald Sie ein hohes Maß an Vertrauen erreichen. Ein Konfidenzniveau von 95 % ist mit ziemlicher Sicherheit ideal, und das sollten Sie und Ihre Familie einfach erreichen. Streben Sie danach. Auch nach Erreichen der 95-prozentigen Bewunderung können Fehler 1. Art (wie oben) die Testergebnisse beeinflussen. Daher sollten Sie auch unbedingt sicherstellen, dass Sie unsere Tests lange genug durchführen, um sicherzustellen, dass die richtige Stichprobengröße gebraucht wurde, was das Vertrauen in Ihre gesamten Untersuchungsergebnisse erhöht.

Mit dem VWO A/B Review Duration Calculator können Sie den idealen Monat ermitteln, in dem Sie oft einen angesehenen Test absolvieren sollten. Auf ähnliche Weise können Kunden auch die optimale Stichprobengröße berechnen, um A/B-Tests durchzuführen, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen wahrscheinlich dann testet, wenn Sie am wenigsten wahrscheinlich von den Ergebnissen verzerrt werden.

SmartStats, ein Bayes’sches VWO-Statistiksystem, hilft, die Wahrscheinlichkeit eines völlig neuen Typ-1-Fehlers zu verringern.

Eingabefehler

Auch bekannt ist die Tatsache, dass Beta(β)-Fehler oder falsch negative Ergebnisse in der Einschließung von Typ-II-Fehlern, ein bestimmter Test als unbewiesen erscheint oder fehlschlägt, mit eine Organisation von Nullhypothesen, die wahr sind. Tatsächlich wirkt sich die Freisetzung auf das gewünschte Ziel aus, aber leider gibt es keine Wirkung, und die Beweise halten die Nullhypothese aufrecht. Sie “landen” also entweder im Grunde mit der Annahme der Nullhypothese (falsch) oder einfach mit der Ablehnung Ihrer Hypothese und Ihrer Wahl.

Typ-II-Fehler werden normalerweise angezeigt Versagen und Frustration, die normalerweise mit dem Testen verbunden sind, aber im schlimmsten Fall zu einem Mangel an Motivation, die kommende CRO-Roadmap fortzusetzen, da die Person dazu neigt, zuzulassen, dass sie Bemühungen ignoriert und ihnen vertraut. Gesamtwirkung

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