উইলসন ব্যবধান: রূপান্তর হারের অনিশ্চয়তা

উইলসন ব্যবধান: রূপান্তর হারের অনিশ্চয়তা

সূত্র ও পদ্ধতি

p̂ = successes ÷ n; z = 1.959963984540054
Center = (p̂ + z²/(2n)) ÷ (1 + z²/n)
Half-width = z × √(p̂(1−p̂)/n + z²/(4n²)) ÷ (1 + z²/n)
Interval = center ± half-width

প্রতি পরীক্ষা স্বাধীন, দুই ফল ও একই সাফল্যের সম্ভাবনা। সব সারিতে 10%, শুধু নমুনা বদলায়। দ্বিপার্শ্বিক নামমাত্র 95% উইলসন সীমা দুই দশমিক শতাংশ পয়েন্টে। আস্থার মাত্রা শর্তসাপেক্ষে পদ্ধতির দীর্ঘমেয়াদি কভারেজ, তথ্য দেখার পর স্থির অজানা হারের 95% সম্ভাবনা নয়। বারবার দেখা বা বিজয়ী বাছায় বাড়তি সতর্কতা চাই।

সমাধানসহ উদাহরণ

100-তে 10 ও 10,000-এ 1,000 সাফল্য দুটোই 10%। একই শর্ত মিটলে দ্বিতীয় নমুনার ব্যবধান অনেক সরু।

কী কারণে উত্তর বদলাতে পারে

পুনরায় আসা ব্যবহারকারী, সম্পর্কিত সেশন, বট ও বদলানো দর্শক মডেল ভাঙে। এটি এক নমুনার ব্যবধান, A/B পরীক্ষা, কারণের হিসাব বা নমুনা থামানোর নিয়ম নয়।