Qu'est-ce qu'un test Z à deux proportions ?

C'est un test statistique utilisé pour déterminer si la différence entre les proportions de succès de deux groupes indépendants est significative.

Quand dois-je utiliser une hypothèse bilatérale ou unilatérale ?

Utilisez une hypothèse bilatérale pour tester toute différence (plus grande ou plus petite). Utilisez une hypothèse unilatérale (supérieure ou inférieure) si vous cherchez uniquement à savoir si une proportion est spécifiquement plus grande ou plus petite que l'autre.

Que représente la valeur p (p-value) ?

La valeur p indique la probabilité d'obtenir les résultats observés si l'hypothèse nulle est vraie. Une valeur p inférieure à votre seuil alpha (ex: 0,05) signifie que la différence est statistiquement significative.

Quelle est la différence entre les essais et les succès ?

Les essais représentent la taille totale de l'échantillon du groupe (ex: 100 visiteurs), tandis que les succès représentent le nombre de fois où l'événement mesuré s'est produit (ex: 60 achats).

Puis-je modifier le niveau de confiance du test ?

Oui, vous pouvez ajuster le seuil de signification (alpha). Par défaut, il est réglé sur 0,05, ce qui correspond à un niveau de confiance de 95 %.

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Calculateur de Test Z a Deux Proportions

Compare deux proportions independantes avec un test Z groupe et un intervalle de confiance

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Comparer deux taux de conversion

Teste si 60 succes sur 100 different de 45 succes sur 100

{"result":{"group1Proportion":0.6,"group2Proportion":0.45,"difference":0.15,"zStatistic":2.124,"pValue":0.0337,"rejectNull":true}}

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RéglagesAjustez formats, plages, nombres et modes.8

Succes groupe 1numberOptionnelEssais groupe 1numberOptionnelSucces groupe 2numberOptionnelEssais groupe 2numberOptionnelDifference hypothesenumberOptionnelHypothese alternativeselectOptionnelAlphanumberOptionnelDecimalesnumberOptionnel

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1. Comparaison de deux taux de conversion (Test A/B)

2. Analyse d'une campagne d'emailing

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