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2021 | OriginalPaper | Chapter

5. Statistik-Basiswissen zum Thema Testing

Author: Michael Witzenleiter

Published in: Quick Guide A/B Testing

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel lernen Sie die Grundlagen der Statistik, die Sie zur Anwendung von A/B-Tests in der Praxis benötigen. Sie erfahren, warum Statistik für Ihren Testing-Erfolg wichtig ist, wie Sie die ideale Stichprobe definieren und mit dem Thema Varianz umgehen. Sie lernen, was die Begriffe Konfidenzlevel und Signifikanzlevel bedeuten, was man unter einer Nullhypothese und einer Alternativhypothese versteht, welche Kennzahlen ein Reporting beinhalten sollte und ob sowie unter welchen Umständen A/A-Tests sinnvoll sein können.

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Literature
go back to reference Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: a practical guide to A/B testing (1. Aufl.). Cambridge University Press. Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: a practical guide to A/B testing (1. Aufl.). Cambridge University Press.
go back to reference Georgiev, G. Z. (2019). Statistical methods in online A/B testing: Statistics for data-driven business decisions and risk management in e-commerce. Independently published. Georgiev, G. Z. (2019). Statistical methods in online A/B testing: Statistics for data-driven business decisions and risk management in e-commerce. Independently published.
go back to reference Siroker, D., & Koomen, P. (2015). A/B testing: The most powerful way to turn clicks into customers (1. Aufl.). Wiley. Siroker, D., & Koomen, P. (2015). A/B testing: The most powerful way to turn clicks into customers (1. Aufl.). Wiley.
Metadata
Title
Statistik-Basiswissen zum Thema Testing
Author
Michael Witzenleiter
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-34649-2_5