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Abbildung 1Aus „Was ist ein A/B-Test? Randomisierte Experimente, statistische Power und Governance“

Die experimentelle Architektur des A/B-Tests

Analyse von statistischer Power, Signifikanzschwellen, Sample Ratio Mismatch und MDE-Grenzen.

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Abbildung 1Die experimentelle Architektur des A/B-Tests

Experimentelle KomponenteStatistische FunktionOperativer Standard-SchwellenwertHauptrisiko bei Nichtbeachtung
Statistische Power ($1 - \beta$)Wahrscheinlichkeit, einen echten Effekt zu erkennen80 % bis 90 % ($\beta = 0,10$ bis $0,20$)Beta-Fehler: Echte Innovationen werden fälschlich verworfen
Signifikanzniveau ($\alpha$)Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese fälschlich abzulehnen5 % ($\alpha = 0,05$, zweiseitig, $Z \ge 1,96$)Alpha-Fehler: Unwirksame oder schädliche Varianten gehen live
Sample Ratio Mismatch (SRM)Chi-Quadrat-Anpassungstest für Zuteilungsintegrität$\chi^2$-Test $p$-Wert $\ge 10^{-3}$Experimentelle Ungültigkeit durch Tracking- oder Bot-Filter-Fehler
Minimal erkennbarer Effekt (MDE)Kleinster relativer Lift, für den der Test ausgelegt istAbgeleitet aus Basisvarianz und StichprobengrößeUnterdimensionierte Tests mit uninterpretierbarem Rauschen

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Quelle: Experimenteller Rahmen des Autors, fundiert in der Kausalinferenz- und Split-Testing-Literatur von Kohavi u. a. (2013), Kohavi u. a. (2009) sowie Lewis und Rao (2015).

PNG4:3, 1600 × 1200, mit Titel, Quellenangabe und Nachweis im Bild isoglu-2026-was-ist-ein-ab-test-abb01.png

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Isoglu, S. (2026). Die experimentelle Architektur des A/B-Tests [Figure]. isoglu.com. https://isoglu.com/de/insights/exhibits/isoglu-2026-was-ist-ein-ab-test-abb01/

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  <figcaption>Abbildung 1: Die experimentelle Architektur des A/B-Tests. Quelle: Experimenteller Rahmen des Autors, fundiert in der Kausalinferenz- und Split-Testing-Literatur von Kohavi u. a. (2013), Kohavi u. a. (2009) sowie Lewis und Rao (2015). <a href="https://isoglu.com/de/insights/exhibits/isoglu-2026-was-ist-ein-ab-test-abb01/">Abbildung ansehen</a>.</figcaption>
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