Quelles Sont Les Causes Des Erreurs De Type B En Mathématiques Et Comment Les Corriger

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Parfois, votre système peut afficher un code d’erreur utile indiquant une erreur mathématique de type b. Il peut y avoir plusieurs raisons pour que cette erreur apparaisse réellement.

Erreur bêta : Une erreur mathématique (appelée “type deux” ou type II) commise le temps d’un test en concluant que quelque chose est grave alors qu’il est effectivement positif. Également connu pour fonctionner avec la raison pour laquelle il s’agit d’un mauvais négatif.

Les évaluations A/B répartissent de manière aléatoire le trafic entrant sur votre site au cours de plusieurs variantes d’une page Web donnée afin de déterminer ce qui a un impact positif sur vos performances. Plutôt sans effort, non ? Eh bien, pas la majorité. Bien que les tests A/B puissent sembler simples, les fondements scientifiques et mathématiques de leur fonctionnement et de leur fonctionnement réel sont certainement complexes.

Les statistiques sont la pierre angulaire des tests A/B, et le calcul de probabilité est la colonne vertébrale des statistiques. Par conséquent, vous ne pouvez jamais être sûr à 100 % de l’exactitude des études que l’individu reçoit ou réduire le risque si vous souhaitez qu’il soit de 0 %. Au lieu de cela, vous ne pouvez vraiment que renforcer l’idée que le résultat du test peut corriger. En tant que propriétaire d’essai, vous n’avez pas à vous en soucier car votre appareil s’en chargera probablement.

Même après le l’exécution immédiate exacte de toutes les déclarations de résultats de test importantes d’Ago peut être corrompue par des bogues qui peuvent se faufiler accidentellement dans le processus. Deux d’entre eux, couramment connus sous le nom d’erreurs de type I et de type, entraînent d’abord des malentendus des tests et/ou une sous-traitance incorrecte et des réclamations défaillantes. Cela conduit à une mauvaise interprétation des rapports d’évaluation, ce qui induit en erreur l’ensemble de votre émission de télévision d’optimisation et peut vous coûter des modifications, voire des ventes.

Regardons de plus près ce que nous entendons par là par erreurs de type I et de saisie II, ou peut-être leurs conséquences, et comment les éviter.

Quelles erreurs voyez-vous dans les résultats des tests A/B ?

Je tape une erreur

Également appelé alpha (α), faux plus éventuellement erreur positive. Dans le cas d’une erreur significative de type I, votre test est considéré comme une sorte de réussite et votre écart a un impact important (pour le meilleur ou pour le pire) sur les exigences fixées pour le test. Cependant, cette baisse de rebond particulière est de courte durée et ne sera pas plus courte si vous utilisez la version plus largement pour mesurer son impact dans le temps. Cela s’est produit Il apparaît lorsque vous terminez vos expériences sans atteindre une signification mathématique ou des critères prédéterminés, et que vous réfutez brusquement l’hypothèse nulle et acceptez le choix gagnant. L’hypothèse nulle indiquant la correspondance spécifiée est également sans rapport avec la métrique/l’objectif fourni. Et dans incontestablement le cas des erreurs de type I, la théorie nulle est fatale, mais est rejetée car la dernière composante des tests n’a pas été complétée sur le thème du temps ou les facteurs d’inférence ont été soudainement calculés.

La probabilité de commettre une véritable erreur de type I est notée “α” et est en corrélation avec le niveau de fiabilité auquel vous décidez de passer ces tests. En d’autres termes, si vous remplissez l’échantillon le plus important avec un niveau de confiance de 95 %, vous accepteriez 5 % de chances que tout le monde trouve la mauvaise réponse. Si le niveau de confiance est maintenant de 99 %, il y a 1 % de chances que le résultat du test soit incorrect. Vous pourriez qualifier la situation de pure malchance, mais si vous rencontrez la meilleure erreur α même après avoir terminé le test pour un niveau de confiance de 95 %, cela signifie que souvent la probabilité de l’événement n’est que de 5 %.

Supposons que si et augmentons la taille liée au CTA sur la page de destination, cela peut entraîner une augmentation du nombre d’inscriptions. L’hypothèse nulle ici est que votre changement actuel dans le financement du CTA n’affectera pas, je dirais, le nombre de candidatures reçues. Dès que ces tests commenceront, vous serez tenté de repérer la publication des résultats et l’énorme augmentation de 45% des inscriptions provoquée par le changement autour d’une semaine scolaire. Vous êtes convaincu que je dirais que le contraste devrait être nettement meilleur, et vous fondez votre test en écartant l’hypothèse nulle sans parler de la mise en œuvre du cas général, pour trouver dont l’idée n’a plus la même apparence, mais n’a plus aucun effet. La seule explication est que le résultat de votre test dans votre rapport actuel a été faussé par une erreur de type I.

Comment éviter les erreurs de type I

Bien que vous ne puissiez pas éliminer complètement la possibilité d’une erreur de type I, vous pouvez certainement la réduire. Pour ce faire, assurez-vous d’effectuer des expériences simples une fois qu’elles ont atteint un haut niveau de facilité. Un niveau de confiance de 95 % est presque certainement formidable, et c’est ce que vous et votre famille feriez. Même après avoir atteint une partie du niveau de confiance de 95 %, les erreurs de type I (comme ci-dessus) pourraient éventuellement affecter les résultats des tests. Par conséquent, vous devez également vous assurer que vous exécutez nos tests suffisamment longtemps pour vous assurer que la bonne taille d’échantillon a été utilisée, ce qui augmentera la confiance dans vos résultats de test finaux.

Vous pouvez utiliser le calculateur de durée d’examen VWO A/B pour déterminer le mois idéal pour lequel vous devez effectuer un test respecté. De même, vous pouvez également calculer l’échelle d’échantillonnage optimale pour les tests A/B afin de vous assurer que votre entreprise ne teste que lorsque vous êtes le moins susceptible d’être positivement faussé par les résultats.

SmartStats, un véritable système de statistiques VWO basé sur Bayesian, aide à réduire le risque d’une toute nouvelle erreur de type 1.

Erreur de saisie

Également accepté comme erreur bêta (β) ou faux négatifs, dans son cas d’erreurs de type II, un échantillon particulier semble être non prouvé ou échoue, avec un groupe réel des hypothèses nulles étant vraies. En fait, la libération affecte le but recherché, mais il n’y a pas d’effet, et la preuve de soutient l’hypothèse nulle. Donc vous “atterrissez” soit en acceptant l’hypothèse nulle (fausse) soit en rejetant votre hypothèse et votre choix.

Les erreurs de type II entraînent régulièrement à l’échec et à la frustration, qui sont principalement souvent associés aux tests, mais dans le cas indésirable, à un manque de motivation pour continuer à suivre la feuille de route du CRO, car la personne semble ignorer et faire confiance aux efforts. style général

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