{"id":86585,"date":"2010-04-25T16:00:53","date_gmt":"2010-04-25T10:30:53","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/blog\/ab-testing-significance-calculator-spreadsheet-in-excel\/"},"modified":"2026-01-09T18:05:06","modified_gmt":"2026-01-09T12:35:06","slug":"ab-testing-statistische-signifikanz-rechner-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/blog\/de\/ab-testing-statistische-signifikanz-rechner-excel\/","title":{"rendered":"A\/B-Test-Rechner f\u00fcr statistische Signifikanz [Kostenlose Exceltabelle]"},"content":{"rendered":"\n

Die Statistik der A\/B-Test-Ergebnisse kann verwirrend sein, wenn Sie die genauen Formeln nicht kennen. Wir hatten bereits einen Artikel \u00fcber die Mathematik von A\/B-Tests<\/a> ver\u00f6ffentlicht und bieten auf unserer Website einen Rechner f\u00fcr die statistische Signifikanz von A\/B-Tests<\/a> an. Damit k\u00f6nnen Sie \u00fcberpr\u00fcfen, ob Ihre Ergebnisse signifikant sind oder nicht.<\/p>\n\n\n\n

Der Rechner stellt eine Schnittstelle zur Verf\u00fcgung, mit der Sie die statistische Signifikanz<\/a> Ihres A\/B-Tests berechnen k\u00f6nnen, gibt Ihnen aber nicht die Formeln an die Hand, mit denen Sie diese berechnen k\u00f6nnen. Dieser Artikel hingegen bietet eine Einf\u00fchrung in die Statistik von A\/B-Tests und erl\u00e4utert sowohl die Mathematik, die hinter A\/B-Split-Tests steckt, als auch die Bedeutung der statistischen Signifikanz<\/p>\n\n\n\n

Kostenlos herunterladen: A\/B-Testing Leitfaden<\/em><\/strong><\/a><\/h2>\n\n\n\n

Mit der A\/B-Testing-L\u00f6sung von VWO<\/a> konnte das Einzelhandelsunternehmen Greene seinen Umsatz um fast 60 % steigern<\/a>. Die Durchf\u00fchrung und Interpretation<\/a> von A\/B-Tests kann jedoch kompliziert<\/a> sein. <\/p>\n\n\n\n

Dank der A\/B-Testing-L\u00f6sungen von VWO<\/a> konnte das Einzelhandelsunternehmen Greene seinen Umsatz um fast 60% steigern. Die Interpretation von A\/B-Tests kann allerdings knifflig sein. Wenn Sie also nicht an die Prognosen von A\/B-Testergebnissen mithilfe der indischen Astrologie<\/a> glauben, erfahren Sie in diesem Blog, wie Sie die statistische Signifikanz Ihrer Tests einfach berechnen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n

Das „Was“, „Warum“ und „Wie“ der statistischen Signifikanz<\/strong><\/h2>\n\n\n

Bevor wir uns mit komplexen Formeln zur statistischen Signifikanz befassen, sollten wir erst einmal verstehen, was das ist, warum es wichtig ist und wie man sicherstellt, dass die Tests mit statistischer Signifikanz abgeschlossen werden.<\/p>\n\n\n

Was ist statistische Signifikanz?<\/strong><\/h3>\n\n\n

Statistische Signifikanz ist nichts anderes als die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied zwischen den Conversion Rates<\/a> einer gew\u00e4hlten Variante und der Kontrollvariante nicht auf einen Zufall zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, sondern auf einen gut geplanten, datengest\u00fctzten Prozess. In diesem datengest\u00fctzten Prozess geht es  zun\u00e4chst um das Sammeln von User Insights<\/a> dar\u00fcber, wie sie mit Ihrer Website interagieren. Dann verwenden Sie diese die gesammelten Daten zum Formulieren einer wissenschaftlichen Testhypothese.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Ihr Signifikanzniveau spiegelt auch Ihr Ma\u00df an Zuversicht und Ihre Risikotoleranz wider.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fchren Sie beispielsweise einen A\/B-Test mit einer Signifikanz von 80% durch, k\u00f6nnen Sie bei der Ermittlung des Gewinners zu 80% sicher sein, dass die erzielten Ergebnisse nicht auf eine zuf\u00e4llige Vermutung oder den Zufall zur\u00fcckzuf\u00fchren sind. Dar\u00fcber hinaus spiegelt die 80%ige Signifikanz auch die 20%ige Chance wider, dass Sie daneben liegen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n

Warum ist statistische Signifikanz wichtig?<\/strong><\/h3>\n\n\n

Damit A\/B-Tests erfolgreich sind, sollten die Testergebnisse<\/a> statistisch signifikant sein. Sie k\u00f6nnen nicht mit Sicherheit sagen, wie zuk\u00fcnftige Besucher auf Ihre Website reagieren werden. Alles, was Sie tun k\u00f6nnen, ist die Beobachtung der n\u00e4chsten Besucher, Visitor Recordings aufzuzeichnen<\/a>, das Ganze statistisch zu analysieren und auf dieser Grundlage \u00c4nderungen vorzuschlagen und vorzunehmen, um die Erfahrung der n\u00e4chsten Nutzer zu optimieren. Sie k\u00f6nnen die Benutzerfreundlichkeit Ihrer Website verbessern, wenn jeder einzelne Schritt unter Ber\u00fccksichtigung aller Variablen wie dem gesamten Website-Traffic, dem Sample-Traffic, der Testdauer und so weiter geplant wird. Ein gutes Beispiel daf\u00fcr ist das deutsche Unternehmen Dachfenster-rollo.de, das seine Conversion Rate durch A\/B-Tests um 33% verbessern<\/a> konnte.<\/p>\n\n\n\n

Da Ihr Marketing-Team nach exakten Prognosen \u00fcber zuk\u00fcnftige Besucher Ausschau h\u00e4lt und solche Prognosen mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sind, ist eine statistische Signifikanz erforderlich. Statistische Signifikanz ist auch deshalb wichtig, weil sie als Quelle des Vertrauens dient und Ihnen versichert, dass die von Ihnen vorgenommenen \u00c4nderungen tats\u00e4chlich einen positiven Einfluss auf Ihre Gesch\u00e4ftsziele haben.<\/p>\n\n\n

Wie l\u00e4sst sich die statistische Signifikanz eines Tests sicherstellen?<\/strong><\/h3>\n\n\n

Statistical significance depends on 2<\/p>\n\n\n\n

Die statistische Signifikanz h\u00e4ngt von 2 Variablen ab:<\/p>\n\n\n\n