Lihat sumber Statistik dalam A/B Testing

Penggunaan [[statistika]] sangat penting dalam proses A/B Testing untuk memastikan hasil yang diperoleh valid dan tidak terjadi [[kesalahan tipe I]] atau [[kesalahan tipe II]]. Statistik membantu dalam perancangan eksperimen, analisis data, dan interpretasi hasil.

== Signifikansi Statistik ==
Dalam A/B Testing, hasil dianggap signifikan jika perbedaan yang diamati antara kelompok A dan B tidak terjadi secara kebetulan. Pengujian hipotesis statistik, seperti [[uji t]] atau [[uji chi-square]], digunakan untuk menilai signifikansi ini.

== Ukuran Sampel dan Power Analysis ==
Ukuran sampel yang memadai penting agar dapat mendeteksi efek yang sebenarnya. [[Power analysis]] digunakan untuk menentukan jumlah sampel minimum yang dibutuhkan agar eksperimen dapat mendeteksi perbedaan dengan probabilitas tertentu.

== Interpretasi Hasil ==
Setelah analisis statistik, hasil A/B Testing harus diinterpretasikan dengan hati-hati, memperhatikan [[p-value]] dan [[confidence interval]] untuk memastikan keandalan keputusan.