いいな、と思っている。"one.sided")出力結果は以下のとおり。必要なサンプルサイズ(クリック数)はこの場合、3013でした。しよう」っていったけど、それってどうやって決めたの?A1:適当です。ほうが良い」ということを見逃しちゃうリスク、なので、どっちのリスクを重く受け取るか、ということで決めてください。1万とかでもいいの?A2:あんまりよくない。サンプルサイズ増やしまくればちょっとの差でも(実質的に意味のない差でも)検定すると有意差になっちゃう。CVR)を定めて、検出力を定めて、決めた通りにやったほうがいい。ちゃぶ台返し実はぼくは、Web系施策のA/Bテストに仮説検定は向かないと思っている。いうのやるよりも棒グラフ描いて判断したほうが良いと思う。そのへんについては、以下のエントリに書いた。廿TT仮説検定はむずかしい。製薬会社とかだと、仮説検定のデザインをする専門職の人を雇ってる。サンプル数」で検索してたどり着いた人がいたので、こういう情報もあったほうがいいかなーと思った。検索して、現時点でいちばんトップに来るのは、この記事だ→ABテストを検定するこの記事にはまちがいが書いてある。ぼくは別に仮説検定とか、実験計画とかにはぜんぜん詳しくないんだけど、だからってなにも言わないでいても、ぼくよりもっと詳しくない人がまちがったこと言っちゃってる。まちがったことを覚えちゃって損する人が出てくるかもしれない。まちがったことを覚えちゃって損する人は、なるべく少ないほうがいい。それにせっかくA/Bテストきっかけで統計に興味を持ってくれた人がいるんだから、それをサポートしたい。そんな理由でこの文を書いてる。ちなみに、「サンプル数」とか「標本数」というとケースの数と混同しちゃうので、統計用語としてはこういうのはサンプルサイズ(標本の大きさ)と呼ぶ。廿TTもご覧頂けますと幸い。ライセンスの下に提供されています。月別アーカイブください。よりデータを収集しています。はてなブログをはじめよう!abrahamcowさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。