A/B-Stichprobengrößenrechner

> Berechnen Sie die erforderliche Zielgruppengröße.
> Standardformel von Evan Miller.

Basiskonvertierung

20%

Aktueller Metrikwert (z. B. Kauf-CR).

MDE (Minimum Detectable Effect)

Relativer Auftrieb, den wir ermitteln wollen.

Leistung

Bedeutung (Alpha)

Stichprobengröße (pro Variante)

25 554

Du brauchst51 108Benutzer insgesamt für den Test (Variante A + Variante B).

CONFIDENCE: 95%POWER: 80%

Häufige Fragen

Wie wird die benötigte Stichprobengröße berechnet?↓

Der Rechner verwendet die Standard-Power-Formel des z-Tests: n = (z_α/2 + z_β)² × 2 × σ² / Δ², wobei σ die Standardabweichung, Δ der minimal nachweisbare Effekt, α die Falsch-Positiv-Rate und 1−β die Power ist. Bei Anteilstests wird σ² durch p(1−p) ersetzt.

Welche Baseline-Konversion soll ich eintragen?↓

Verwenden Sie die tatsächliche aktuelle Konversionsrate aus Ihrer Analytics — kein Wunschziel. Schon kleine Unterschiede (3,0% vs 3,2%) ändern die benötigte Stichprobe deutlich. Mindestens 4 Wochen Daten heranziehen, um Wochentagsschwankungen zu glätten.

Welcher MDE ist realistisch?↓

Ein relativer MDE von 5%–10% ist für die meisten Consumer-Produkte realistisch; 1%–3% nur bei stark frequentierten Seiten mit stabiler Basis. Kleinerer MDE bedeutet deutlich größere Stichprobe — halbierter MDE vervierfacht die benötigten Besucher.

Einseitig oder zweiseitig testen?↓

Standard: zweiseitig. Einseitig nur dann, wenn ein schlechteres Ergebnis als Kontrolle für Ihre Entscheidung wirklich irrelevant ist (selten). Zweiseitige Tests sind konservativer und schützen davor, dass die Variante eine nicht vorab registrierte Metrik heimlich verschlechtert.

Stichprobengrößenrechner | A/B-Testplanung

Berechnen Sie die erforderliche Stichprobengröße für Ihren A/B-Test. Basierend auf der Formel von Evan Miller.

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