Calculatrice de signification statistique pour tests A/B

Dans le cadre de tests A/B, la signification statistique est une notion importante, car elle garantit que les résultats obtenus sont fiables et qu’ils ne sont pas le fruit du hasard. 

Grâce à notre outil de calcul pour tests A/B présenté ci-dessus, vous saurez en quelques clics si vos résultats sont statistiquement significatifs.

Un test A/B consiste à comparer deux versions d’un concept de produit, ou d’une publicité par exemple, afin d’identifier celle qu’une population cible préfère.

Les tests A/B sont utilisés par les chercheurs, les professionnels de l’expérience client et les experts en marketing pour tester l’effet de petits changements, tels que l’ajout d’un bouton sur un site Web ou le nouveau design d’une page d’accueil. Ces tests fournissent un feedback direct qui vous permet d’identifier la version la plus plébiscitée, et donc que vous allez conserver. 

Dans le contexte de tests A/B, la signification statistique mesure la probabilité selon laquelle la différence entre la version de contrôle et la version de test est réelle, et non le fruit du hasard.

Par exemple, si vous effectuez un test et que le seuil de signification s’élève à 95 %, vous pouvez être sûr à 95 % que les différences sont bien réelles.

Dans le monde de l’entreprise, cette notion est fréquemment employée pour voir dans quelle mesure certaines expériences influencent le taux de conversion. En matière de sondages, la signification statistique permet de s’assurer de la fiabilité de vos résultats. 

Dans le cadre d’un sondage publicitaire par exemple, si vous demandez aux participants s’ils préfèrent le concept A ou B, vous devrez vous assurer pour déterminer quel concept vous allez garder, que la différence de résultats entre l’un et l’autre est statistiquement significative.

La première étape consiste à formuler une hypothèse. Tout test inclut une hypothèse nulle, selon laquelle il n’existe aucun lien entre les deux éléments que vous comparez, et une hypothèse alternative.

L’hypothèse alternative, qui est celle que vous défendez, tente de prouver qu’il existe bel et bien un lien de corrélation. 

Dans le cadre d’un test A/B sur le taux de conversion, vous pouvez émettre les hypothèses suivantes :

Après avoir formulé leurs hypothèses (l’une nulle, l’autre alternative), les statisticiens effectuent parfois des tests pour s’assurer de la validité de ces dernières.

Le score z, qui représente le niveau de confiance, évalue la validité de l’hypothèse nulle et permet de déterminer si, en définitive, il n’existe aucun lien entre les éléments que vous comparez. La valeur p indique si la preuve de votre hypothèse alternative est probante ou non.

Vous devez à présent décider si vous allez effectuer un test unilatéral ou bilatéral. Un test unilatéral part du principe que votre hypothèse alternative aura un effet directionnel, tandis qu’un test bilatéral envisage que votre hypothèse puisse également avoir une incidence négative sur vos résultats.

Dans l’exemple d’un test A/B sur le taux de conversion, cela pourrait donner :

Passez maintenant à la collecte des résultats du test, dont les indicateurs correspondant aux versions de contrôle (A) et de test (B). 

Dans notre exemple sur le taux de conversion, les résultats du test A/B pourraient se présenter ainsi : 

Calculez à présent le score z qui correspond à l’écart entre les résultats observés et l’hypothèse nulle, afin de déterminer si la différence entre les concepts A et B est statistiquement significative. 

Calculez également la valeur p qui mesure la probabilité selon laquelle la différence observée entre les deux concepts serait due au hasard. Plus la valeur p est faible, plus la preuve contre l’hypothèse nulle tend à se renforcer. 

Dans notre exemple :

Pour déterminer la signification statistique, définissez le seuil de signification (ou niveau alpha). Le plus souvent défini sur 0,05 (ou 5 %), ce seuil représente le niveau de risque acceptable associé au fait de rejeter l’hypothèse nulle, alors qu’elle serait vraie.

Comparez ensuite la valeur p au niveau alpha. Si la valeur p est inférieure au niveau alpha, vous pouvez rejeter l’hypothèse nulle et conclure que la différence entre les deux versions est statistiquement significative. 

Dans notre exemple, la valeur p est inférieure au niveau alpha, ce qui signifie que la différence de 14 % est statistiquement significative.

Passons à l’interprétation des résultats. Si vous avez obtenu des résultats statistiquement significatifs, vous pouvez en conclure que la différence observée entre les deux versions n’est probablement pas le fruit du hasard, et que votre hypothèse alternative a de bonnes chances d’être exacte. Des résultats non significatifs indiquent en revanche que les preuves pour rejeter l’hypothèse nulle ne sont pas suffisantes, ce qui signifie que la différence observée entre les deux versions peut être due au hasard.

Pour un maximum d’efficacité, faites appel à des outils de calcul automatisés :

En résumé, la signification statistique est une notion importante qui permet de valider les résultats de vos tests A/B. Ces tests vous serviront ensuite à prendre des décisions éclairées.

Grâce à notre outil de calcul pour tests A/B (en haut de la page), découvrez en quelques clics si vos résultats sont statistiquement significatifs.