در زمینه تست های AB، معناداری آماری به این معناست که احتمال اینکه تفاوت بین نسخه کنترل و نسخه آزمایشی شما به دلیل خطا یا شانس تصادفی نباشد، چقدر است.
به عنوان مثال، اگر آزمایشی را با سطح معناداری ۹۵٪ اجرا کنید، می‌توانید با ۹۵٪ اطمینان داشته باشید که تفاوت‌ها واقعی هستند.
این مفهوم به طور معمول در تجارت برای مشاهده تأثیر تست ها بر نرخ‌های تبدیل کسب‌وکار استفاده می‌شود. در نظرسنجی‌ها، معناداری آماری به‌عنوان راهی برای اطمینان از معتبر بودن نتایج نظرسنجی‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، اگر از مردم بپرسید که آیا طرح A یا طرح B را ترجیح می‌دهند، قبل از تصمیم‌گیری برای استفاده از یک طرح، باید مطمئن شوید که تفاوت در نتایج آن‌ها از نظر آماری معنادار است.
اولین قدم تشکیل فرضیه است. برای هر آزمایشی، فرضیه صفر وجود دارد که بیان می‌کند هیچ رابطه‌ای بین دو موردی که در حال مقایسه هستید وجود ندارد و یک فرضیه جایگزین نیز وجود دارد. فرضیه جایگزین معمولاً سعی می‌کند ثابت کند که یک رابطه وجود دارد و بیانیه‌ای است که شما سعی در پشتیبانی آن دارید.
پس از تدوین فرضیه‌های صفر و جایگزین، آمارگران گاهی اوقات تست هایی انجام می‌دهند تا از درستی فرضیه‌های خود اطمینان حاصل کنند. نمره z اعتبار فرضیه صفر شما را ارزیابی می‌کند. این می‌تواند به شما بگوید که آیا واقعاً هیچ رابطه‌ای بین مواردی که در حال مقایسه هستید وجود ندارد. مقدار p به شما می‌گوید که آیا شواهدی که برای اثبات فرضیه جایگزین خود دارید، قوی است یا خیر.
هنگام انجام تست های معناداری آماری، مفید است که تصمیم بگیرید آیا آزمایش شما یک طرفه یا دو طرفه خواهد بود (گاهی اوقات به آن یک‌طرفه یا دو‌طرفه نیز گفته می‌شود). آزمایش یک‌طرفه فرض می‌کند که فرضیه جایگزین شما تأثیر جهت‌دار خواهد داشت، در حالی که آزمایش دو‌طرفه حساب می‌کند که آیا فرضیه شما می‌تواند تأثیر منفی بر نتایج شما داشته باشد یا خیر. به طور کلی، آزمایش دو‌طرفه انتخاب محافظه‌کارانه‌تر است.
تست A/B یک روش آزمایش است که دو نسخه از یک عنصر را مقایسه می‌کند تا مشخص شود کدام یک عملکرد بهتری دارد. به عنوان مثال، ممکن است دو نسخه از یک صفحه وب یا دو طراحی تبلیغاتی مختلف را با هم مقایسه کنید تا ببینید کدام یک بازخورد بهتری دارد.
تست A/B به شما این امکان را می‌دهد که تصمیمات داده‌محور بگیرید و تأثیر تغییرات را به صورت کمی و دقیق ارزیابی کنید. این آزمایش معمولاً برای بهبود نرخ تبدیل، تعامل کاربران و عملکرد کلی وب‌سایت یا کمپین‌های بازاریابی استفاده می‌شود.
برای انجام یک تست A/B، ابتدا باید مشخص کنید که چه چیزی را می‌خواهید آزمایش کنید. این ممکن است شامل تغییر یک عنوان، رنگ دکمه‌ها یا طراحی کلی صفحه باشد. سپس دو نسخه مختلف از عنصر مورد نظر را ایجاد کنید: یک نسخه کنترل و یک نسخه متغیر.
سپس این دو نسخه را به طور تصادفی به کاربران مختلف نمایش می‌دهید و نتایج را اندازه‌گیری می‌کنید. برای اطمینان از نتایج معتبر، باید به تعداد کافی داده جمع‌آوری کنید. پس از انجام آزمایش، نتایج را تجزیه و تحلیل کرده و نسخه‌ای که عملکرد بهتری داشته است را انتخاب می‌کنید.