Hangi reklam grubundan hangisinin en yüksek tıklama oranına sahip olduğunu belirlemek için gerekli örnek boyutu

Ticarete göre bir yazılım tasarımcısıyım ve bir müşteri için bir proje üzerinde çalışıyorum ve analizimin istatistiksel olarak sağlam olduğundan emin olmak istiyorum.

Aşağıdakileri düşünün: n reklamımız var (n <10) ve sadece hangi reklamın en iyi performansı gösterdiğini bilmek istiyoruz. Reklam sunucumuz bu reklamlardan birini rastgele yayınlayacak. Başarı, bir kullanıcının reklamı tıklamasıdır - sunucumuz bunu izler.

Verilen: Güven Aralığı:% 95

Soru: tahmini örnek boyutu nedir? (Toplam kaç reklam sunmalıyız), Neden? (bir kukla olduğumu hatırla)

Teşekkürler

— Jonathan
kaynak

Ne anlama geldiğini "% 5 hata payı" ile açıklayabilir misin?

— onestop

@onestop - iyi açıklama - Ben sorudan kaldırdım. Bu değişkeni aşağıdaki örnek boyutu hesaplayıcısından aldım : raosoft.com/samplesize.html Ama bu sorudaki ilgili olduğunu düşünmüyorum. Teşekkürler!

— Jonathan

Birçok test için, örnek boyutunu, varsayılan (sabit) bir etki büyüklüğü verildiğinde testin belirli bir güce erişeceği şekilde hesaplayabilirsiniz. Başka bir deyişle, önce bunları belirtmeniz gerekir: 1) hangi testi kullanmak istiyorsunuz? 2) Bu testin hangi güce sahip olmasını istiyorsunuz? şartına ilginç bulduğunuz bir etki boyutu) 3. 1) Buradaki insanların muhtemelen size yardımcı olabileceği bir şeydir. 2) belirttiğiniz% 95 ile ilişkili olabilir. 3) Bununla birlikte, önceden vermeniz gereken bir şey var: olasılıkların ilginç bir şekilde farklı kabul edilmesi ne kadar farklı olmalı?

— caracal

Yani burada daha fazla parametre vermek zorunda kalırsanız gidin: 1. kullanmak için test - hiçbir fikrim yok - öneriniz var mı? 2. güç : wikipedia tanımına baktıktan sonra bile - Akıllıca buna nasıl cevap vereceğimi bilmiyorum. 3. etki boyutu :% 10 daha iyi diyelim

— Jonathan

Muhtemelen istediğiniz test Fisher'in kesin testidir . Ne yazık ki, çok düşük tıklama oranı ve beklenen küçük etki büyüklüğü göz önüne alındığında, istediğiniz güven aralığına ulaşmak için çok büyük N'ye ihtiyacınız olacaktır. En iyi reklamınızın 'gerçek' tıklama oranının .11 ve ikinci en iyi .1 olduğunu söyleyelim. Ayrıca, boş hipotezi (iki reklam arasında fark olmadığını) yanlış bir şekilde reddetme olasılığınızın 0,20'den düşük olmasını istediğinizi varsayalım. Eğer öyleyse, 10.000 civarında bir N'ye ihtiyacınız olacak.

> library(statmod)   
> power.fisher.test(.1,.11,20000,20000,.05)
[1] 0.84

Bir yorumcunun önerdiği gibi, büyük olasılıkla reklam performansında yüzde on fark umursamamanız gerekir. Daha büyük farklılıklar için, gerekli numune boyutu hızla azalır.

> power.fisher.test(.1,.2,200,200,.05)
[1] 0.785

— fgregg
kaynak