Un Test A/B (o Test dei cesti o split-run testing), nel web analytics, è un esperimento controllato con due varianti, A e B.
È una forma di test di verifica d'ipotesi o "test di ipotesi a 2 campioni" nel campo della statistica. Nel web design, in particolare nella user experience design, l'obiettivo di questo test è di identificare i cambiamenti delle pagine web che incrementano o massimizzano il risultato di un interesse (per esempio: click-through rate per un banner pubblicitario). Formalmente la pagina web attuale è associata a un'Ipotesi nulla.
Il test A/B è un modo di confrontare due versioni di una singola variabile per testare la risposta del soggetto rispetto alla variabile A o B e determinare quale risulti la più efficace.
Nella statistica multivariata, un test multinomiale è simile a un test A/B, ma verifica più di due versioni allo stesso tempo o usa più controlli. I test A/B semplici non sono validi per situazioni osservazionali, quasi-sperimentali o situazioni non sperimentali, come in dati di una indagine, dati offline, e altri fenomeni più complessi.
Test statistici comuni Distribuzione assunta Caso d'esempio Test Standard Test alternativo Gaussiana Ricavo medio per utente pagante Test di Welch (Unpaired t–test) Test t di Student Binomiale click-through rate Test esatto di Fisher Test di Barnard Poisson Transazioni per Utente pagante E-test C-test Multinomiale Numero di ogni prodotto acquistato Test chi quadrato
Note
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