Test A/B

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.^{[1] [2]}

Esempio di test A/B su un sito internet. Servendo in modo casuale ai visitatori 2 versioni del sito internet che differiscono solamente nel design di un singolo pulsante, l'efficacia relativa delle due versioni può essere misurata

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^[3].

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[4]	C-test
Multinomiale	Numero di ogni prodotto acquistato	Test chi quadrato