A/B Test Significance
What is A/B Test Significance?
▾
A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮಹತ್ವವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಎರಡು ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನೈಜ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದುಬಾರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: ಚೆಕ್‌ಔಟ್ ಪುಟವನ್ನು ಮರುವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಮುಖಪುಟವನ್ನು ಮರುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು. ತೀರ್ಮಾನವು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ತಂಡವು ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಂಬುವಾಗ ಕೆಟ್ಟ ಅನುಭವವನ್ನು ರವಾನಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಪ್ರತಿ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವವರು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಂತಹ ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದೈನಂದಿನ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, "ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ಇನ್ನೂ ನಂಬುವಷ್ಟು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆಯೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆ ಉತ್ತರವು ಲಿಫ್ಟ್‌ನ ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಅವಧಿ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂಡವು ಪದೇ ಪದೇ ಇಣುಕಿ ನೋಡಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ತೀರ್ಮಾನದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ದಿನದ ನಂತರ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ಕಾಣುವ ಫಲಿತಾಂಶವು ಒಂದು ವಾರದ ನಂತರ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಬಹುದು. ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ದಟ್ಟಣೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ ಸಣ್ಣ ಲಿಫ್ಟ್ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಅಲ್ಲ, ಗ್ಯಾರಂಟಿ. ಇದು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು, ಮಾದರಿ ಅನುಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಓದಬೇಕು. ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡಗಳು ಉತ್ತಮವಾದ, ಶಾಂತವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಗದ್ದಲದ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಬಲವಾದ ಪುರಾವೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
ಸೂತ್ರ
▾
ಎರಡು-ಅನುಪಾತದ z-ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ, ದರA = cA / nA ಮತ್ತು ದರB = cB / nB. ಪೂಲ್ ಮಾಡಿದ ಅನುಪಾತವು p = (cA + cB) / (nA + nB). ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ SE = sqrt[p x (1 - p) x (1/nA + 1/nB)]. ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶ z = (ರೇಟ್B - ದರA) / SE. ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆ: A = 50/1000 ಮತ್ತು B = 70/1000 ಆಗಿದ್ದರೆ, ದರA = 0.05, ದರB = 0.07, p = 0.06, SE ಸುಮಾರು 0.0106, ಮತ್ತು z ಸುಮಾರು 1.88.Variable Legend
▾
| ಚಿಹ್ನೆ | ಹೆಸರು | ಘಟಕ | ವಿವರಣೆ |
|---|---|---|---|
| nA and rateB | cB ಎಂದು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗಿದೆ | — | cB / nB ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ab ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ |
| Standard error SE | sqrt ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ[p | — | sqrt [p x (1 - p) x (1/nA + 1/nB)] ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ |
| Test statistic z | ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗಿದೆ | — | (rateB - rateA) / SE ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ab ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ |
| then rateA | 0 ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ | — | 0 ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ |
| rateB | 0 ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ | — | 0 ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ |
| A | ಒಟ್ಟು ಸಂಚಿತ ಮೊತ್ತ | — | ಒಟ್ಟು ಸಂಚಿತ ಮೊತ್ತ ಅಥವಾ ವರ್ಷಾಶನ ಮೌಲ್ಯ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ |
| x | ಇನ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ | — | ಇನ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಜ್ಞಾತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ab ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮಹತ್ವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ |
How to A/B Test Significance
▾
- 1ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೇರಿಯಂಟ್ A ಮತ್ತು ವೇರಿಯಂಟ್ B ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
- 2ನೀವು ಬಳಸಲು ಯೋಜಿಸಿರುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ ಎರಡೂ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಸಂದರ್ಶಕರ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.
- 3ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮತ್ತು ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- 4z-ಸ್ಕೋರ್‌ನಂತಹ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ p-ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- 5p-ಮೌಲ್ಯವು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಆಲ್ಫಾ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿದ್ದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- 6ಲಿಫ್ಟ್, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು, ಪ್ರಯೋಗದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅದರ ಯೋಜಿತ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ತಲುಪಿದೆಯೇ ಎಂದು ಉತ್ತರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
Worked Examples
▾
ಎಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದೇ ಲಿಫ್ಟ್ ಮನವರಿಕೆಯಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಕೇವಲ ಶೇಕಡಾವಾರು ಅಲ್ಲ.
ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಬಹಳ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಆರಂಭಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಓದುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಶೇಕಡಾವಾರು ಸ್ವಿಂಗ್ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
ಶಬ್ದವು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಸಣ್ಣ ಲಿಫ್ಟ್ ಇನ್ನೂ ನಂಬಲರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಹಾರದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಲಾಭವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರಮುಖ ಅನುಸರಣಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಪ್ರಯೋಗ ವಿನ್ಯಾಸ ತಪ್ಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯು ಗಣಿತವಲ್ಲ, ಆದರೆ ತಂಡವು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
Real-World Applications
▾
ಉತ್ಪನ್ನ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬೆಲೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು - ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ, ಬಜೆಟ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೃತ್ತಿಪರರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಿಡುಗಡೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು - ಉದ್ಯಮದ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಲು, ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಗತ್ಯತೆಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾರೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಯೋಜನೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ನಿಖರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬೋಧಿಸುವ ತಂಡಗಳು. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು, ಕೋರ್ಸ್‌ವರ್ಕ್ ಕಾರ್ಯಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಗಣಿತದ ತತ್ವಗಳ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೀರ್-ರಿವ್ಯೂಡ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಣೆಗಾಗಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AB ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅನುಸರಣೆ, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
Special Cases
▾
ನೀವು ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಅವಕಾಶ
ನೀವು ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದರೆ, ತಪ್ಪು ಪತ್ತೆಯ ಅವಕಾಶ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಓದುವಿಕೆ ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಎದುರಿಸುವಾಗ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸೂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಬರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗಿನ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಮಾನ್ಯವಾದ ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಹೀನ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಅದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಅನುಕ್ರಮ, ಬೇಸಿಯನ್, ಅಥವಾ CUPED-ಶೈಲಿಯ ಪ್ರಯೋಗ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು
ಸೀಕ್ವೆನ್ಶಿಯಲ್, ಬೇಯೆಸಿಯನ್, ಅಥವಾ CUPED-ಶೈಲಿಯ ಪ್ರಯೋಗ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಸರಳವಾದ ಸ್ಥಿರ-ಹಾರಿಜಾನ್ z-ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಾರದು. ಗಡಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ವಿಪರೀತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ವೃತ್ತಿಪರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ವೈದ್ಯರು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಅಂಶಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಡೊಮೇನ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗಾಗಿ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರದೆ ಇರಬಹುದು.
ಕೆಲವು ಸೂತ್ರಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಾಪಮಾನಗಳು, ಬದಲಾವಣೆಯ ದರಗಳು), ಇತರರಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಒಳಹರಿವು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. AB ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವೃತ್ತಿಪರರು ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು ಏಕೆಂದರೆ ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಇದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕರಣವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸಿದಾಗ ಯಾವಾಗಲೂ ಗಡಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ನಿಯಮಗಳು
▾
| ಅವಧಿ | ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯ | ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು |
|---|---|---|
| ಆಲ್ಫಾ | 0.05 | ತಪ್ಪು-ಧನಾತ್ಮಕ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ |
| ವಿಶ್ವಾಸ ಮಟ್ಟ | 95% | ಸಾಮಾನ್ಯ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಸಮಾವೇಶ |
| ಶಕ್ತಿ | 80% ಅಥವಾ 90% | ಯೋಜಿತ ಗಾತ್ರದ ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಅವಕಾಶ |
| ಎರಡು ಬಾಲದ z ಮಿತಿ | 1.96 | ಆಲ್ಫಾ 0.05 ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಟ್ಆಫ್ |
Frequently Asked Questions
▾
A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಹತ್ವವೇನು?
ಎರಡೂ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಎಷ್ಟು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿಜೇತರು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನನಗೆ ಯಾವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಬೇಕು?
ಉತ್ತರವು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಲಿಫ್ಟ್, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಮಹತ್ವದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ದಟ್ಟಣೆ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ಉತ್ತರವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
p <0.05 ಎಂದರೆ ಏನು?
ಮಾದರಿಯ ಊಹೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಡುವೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಗಮನಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ ಎಂದರ್ಥ. ವಿಜೇತರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮವಾಗಲು 95% ಅವಕಾಶವಿದೆ ಎಂದು ಇದರ ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
95% ವಿಶ್ವಾಸ ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಾದ ಮಾನದಂಡವೇ?
ಇಲ್ಲ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಆದರೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಲ್ಲ. ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯದ ಉತ್ಪನ್ನದ ಅನ್ವೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಪಾಲುಗಳ ಉಡಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಸಡಿಲವಾದ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ಉತ್ತರವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
ಇಣುಕಿ ನೋಡುವುದು ಏಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ?
ಸ್ಥಿರ-ಹಾರಿಜಾನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವಾಗ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಕ್ರಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಖರವಾದ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದರಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಿಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ದುಬಾರಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವವು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆಯೇ?
ಇಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ನಂಬಲು ತುಂಬಾ ಗದ್ದಲದಂತಿರಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ಉತ್ತರವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
ನಾನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬೇಕು?
ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ನೀವು ಅದನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಪೂರ್ವಯೋಜಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಮಾತ್ರ. ನಿಲ್ಲಿಸುವ ನಿಯಮವನ್ನು ಅವಕಾಶವಾದಿಯಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ನೀಡಿರುವ ಒಳಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸೂತ್ರವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೇರಿಯಬಲ್ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಖರವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೃತ್ತಿಪರರು ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರವನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
Common Mistakes to Avoid
▾
- !ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬೇಗನೆ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು.
- !ಪರಿಣಾಮವು ದೊಡ್ಡದು, ಮುಖ್ಯವಾದುದು ಅಥವಾ ಶಾಶ್ವತವಾದುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ p-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು.
- !ಇನ್ಪುಟ್ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಸಮಂಜಸ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು - ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಇಂಪೀರಿಯಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸದೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದು ತಪ್ಪಾದ AB ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮಹತ್ವದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
Pro Tip
ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಅಬ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗಾಗಿ, ಸಣ್ಣ ಇನ್ಪುಟ್ ದೋಷಗಳು ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
Did you know?
ಒಂದು ಶಿಸ್ತಿನ ಪ್ರಯೋಗ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ಮಿನುಗುವ ಗೆಲುವುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಟ್ಟವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಗುಪ್ತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
References
Ratings & comments
ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಗಣಿತ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ
ಪ್ರತಿ ವಾರ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ 12,000+ ಚಂದಾದಾರರನ್ನು ಸೇರಿ.