A/B Test Significantie Calculator

Wat betekent statistische significantie bij A/B-testen?

Je hebt een geweldige A/B-test opgezet. De resultaten lijken veelbelovend. Maar is het resultaat echt significant? Wat betekent statistische significantie precies bij een A/B-test, en hoe weet je of jouw test écht betrouwbaar is? Wij leggen het uit, inclusief quotes van experts en voorbeelden van bedrijven zoals Coolblue en Amazon.

Wat is het significantieniveau bij A/B-testen?

Het significantieniveau, ook wel alfa (α) genoemd, geeft aan hoeveel risico je bereid bent te nemen om een verkeerde conclusie te trekken. Bij A/B-testen is het meest gebruikte significantieniveau 5% (0,05). Dit betekent dat je accepteert dat er een kans van maximaal 5% is dat de waargenomen verschillen tussen variant A en variant B toevallig zijn.

"Het significantieniveau bepaalt hoe streng je wilt zijn met bewijs voor een verandering. Gebruikelijk is 5%, maar soms kies je voor 1% als fouten kostbaarder zijn." - Ronnie Kohavi, voormalig leider van experimenten bij Amazon en auteur van Trustworthy Online Controlled Experiments.

Hoe bepaal je de significantie bij een A/B-test?

Om significantie te bepalen, gebruik je meestal een statistische toets zoals een t-test. Hiermee bereken je of het verschil tussen twee groepen (zoals de controle- en variantgroep) groot genoeg is om niet het gevolg te zijn van toeval. Dit doe je door:

• De nulhypothese (geen verschil tussen A en B) te formuleren;
• De resultaten van je test te analyseren met een statistische toets;
• Het resultaat te vergelijken met het vooraf gekozen significantieniveau (meestal 5%).

Is de p-waarde lager dan het gekozen significantieniveau? Dan zijn de resultaten statistisch significant.

"You need at least 1,000 conversions per month to run A/B tests. Otherwise, you’re not working with a large enough sample size, which can lead to false positives." – Ton Wesseling, A/B Testing Mastery Course, CXL Institute, 2022.

Waarom is statistische power essentieel bij A/B-testen?

Statistische significantie alleen is niet genoeg om betrouwbare conclusies te trekken. Daarnaast is statistische power cruciaal, de kans dat je een echt effect detecteert als dat effect daadwerkelijk bestaat.

Wat gebeurt er bij onvoldoende statistische power?

Zonder voldoende power loop je het risico dat een test geen effect vindt, terwijl dat effect er in werkelijkheid wel is, of dat je een toevallig verschil als significant aanmerkt. Dit kan leiden tot verkeerde beslissingen die je bedrijf schaden, zoals het implementeren van een variant die geen verbetering oplevert.

Wat is een goede statistische power?

Een power van minimaal 80% wordt vaak gehanteerd. Echter, bij een lage power, bijvoorbeeld 20%, vind je slechts in één op de vijf experimenten een significant verschil, zelfs als het effect bestaat. Dit maakt de testuitslag meer een gok dan een gedegen resultaat.

Hoe verhoog je de statistische power?

Om de power te verhogen, moet je de steekproefomvang vergroten of grotere wijzigingen testen, vooral op websites met minder verkeer. Vooraf berekenen van de benodigde steekproefomvang, op basis van je huidige conversieratio en verwachte effectgrootte, is essentieel om foute conclusies te vermijden.

"Significantie zonder power is zinloos. Stel dat je een significant verschil vindt, maar de power is slechts 20%. Dan is de kans groot dat je een toevalstreffer implementeert die in werkelijkheid geen effect heeft." – Emerce, 2018.

Welke rol speelt statistische significantie in een A/B-test?

Statistische significantie geeft zekerheid over je testresultaat. Het beschermt je tegen het maken van verkeerde conclusies op basis van willekeurige fluctuaties. Bedrijven zoals Coolblue en Amazon vertrouwen dagelijks op A/B-testen en gebruiken statistische significantie om betrouwbare beslissingen te nemen over veranderingen in hun websites en apps.

"Significantie is niet alleen wiskunde, maar vooral vertrouwen. Weet je zeker dat het effect écht bestaat, of is het alleen ruis?" – Chris Goward, auteur van het boek You Should Test That!

Wat betekent het als de A/B-resultaten niet significant zijn?

Zijn jouw testresultaten niet significant? Dan betekent dit dat het waargenomen verschil net zo goed toeval kan zijn. Dit hoeft niet te betekenen dat je idee slecht was. Misschien was je steekproef te klein, of was het verschil tussen de varianten simpelweg minimaal. In zulke gevallen is het verstandig om:

• De test langer te laten lopen, zodat je meer data verzamelt;
• De variant duidelijker te maken of anders vorm te geven;
• Je doelgroep te segmenteren om gerichter te testen.

Niet-significante resultaten zijn ook nuttig. Ze voorkomen dat je verkeerde besluiten neemt op basis van verkeerde aannames.

Wat zijn de regels voor significantie?

Er zijn enkele belangrijke vuistregels voor statistische significantie bij A/B-testen:

1. Kies vooraf je significantieniveau: Bepaal vooraf welk risico je accepteert. Meestal is dat 5%.
2. Gebruik een voldoende grote steekproef: Hoe groter je steekproef, hoe betrouwbaarder je resultaat.
3. Laat de test lang genoeg lopen: Voorkom haastige conclusies door de test voldoende tijd te geven.
4. Blijf kritisch: Zelfs significante resultaten vereisen een kritische blik en vervolgonderzoek.

Praktijkvoorbeeld: Coolblue & Amazon

Bij Coolblue worden regelmatig A/B-testen uitgevoerd voor optimalisatie van hun webwinkel. Bijvoorbeeld voor het verbeteren van productpagina's, call-to-actions of zoekfilters. Amazon, dat wereldwijd bekend staat om het continu testen van bijna elk element van hun site, gebruikt statistische significantie om beslissingen te nemen die soms miljoenen opleveren. Ronnie Kohavi noemde in een interview ooit:

"Bij Amazon hebben experimenten met 1% stijging in conversie vaak miljoenen dollars extra omzet gegenereerd. Maar we voeren veranderingen pas door wanneer we statistisch zeker zijn dat het geen gelukstreffer was."

Conclusie: waarom significantie belangrijk is bij jouw A/B-test

Statistische significantie beschermt je tegen verkeerde beslissingen. Het helpt je bij het maken van datagedreven keuzes, zodat je niet alleen gokt, maar écht weet wat werkt. Benieuwd hoe je dit precies toepast in jouw bedrijf? Lees hier meer over CRO en A/B-testen.