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Peeking-Risiko mit dem KI-Client bewerten

Einmal verbinden und die Mathematik dem Agenten überlassen. Er prüft, ob Ihre Daten ausreichen, um eine Entscheidung zu treffen, ohne die Fehlerrate zu erhöhen.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Kann ich meinen A/B-Test vorzeitig beenden, ohne die Statistik zu verfälschen?

Wer zu früh auf Ergebnisse schaut, bevor die Zielstichprobe erreicht ist, erhöht das Risiko für falsch-positive Ergebnisse. Ihr Agent berechnet das spezifische Risiko eines vorzeitigen Abbruchs und zeigt Ihnen, wie viele Daten noch fehlen. So erhalten Sie ein klares Bild der statistischen Sicherheit.

Ergebnisse der Risikoanalyse.

Das liefern die Ergebnisse.

Die KI verarbeitet Ihre Experimentdaten für diese spezifischen Erkenntnisse.

RISIKO-SCORE

Quantifizierter Peeking-Fehler

Die KI nutzt assess_peeking_risk, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass Ihr beobachteter Effekt ein falsch-positives Ergebnis ist. Sie erhalten einen einzelnen Wert für Ihr statistisches Risiko.

ZUVERLÄSSIGKEIT

Konfidenzniveau-Check

Ihr Agent vergleicht die aktuelle Stichprobengröße mit dem erforderlichen Schwellenwert. Er zeigt Ihnen, ob Ihre Daten stabil sind oder nur Rauschen darstellen.

EMPFEHLUNG

Nächste Schritte

Die KI berechnet, wie viele Datenpunkte noch benötigt werden, um die Signifikanz zu erreichen. Sie gibt die genaue Stichprobengröße für die gewünschte Power an.

ENTSCHEIDUNG

Menschliche Abwägung

Die KI liefert die Mathematik, aber Sie entscheiden, ob das Risiko für das Business vertretbar ist. Sie wägen den statistischen Fehler gegen die Kosten des Wartens ab.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, sobald die Daten vorliegen.

Ihr Agent übernimmt die gesamte statistische Rechenarbeit.

  1. Ist-Zustand analysieren

    Ihr Agent wertet aktuelle Konversionsraten, den Baseline-Wert und die Stichprobengröße aus, um den Fortschritt des Experiments zu verstehen.

    assess_peeking_risk

  2. Fehlerwahrscheinlichkeit berechnen

    Die KI berechnet, wie stark die Type-I-Fehlerrate durch die vorzeitige Beobachtung bereits beeinflusst wurde.

    assess_peeking_risk

  3. Benötigtes Volumen prognostizieren

    Es wird ermittelt, wie groß die verbleibende Stichprobe sein muss, um die geplante statistische Power wiederherzustellen.

    assess_peeking_risk

  4. Ergebnisse zusammenfassen

    Ihr Agent übersetzt die statistischen Rohdaten in einen verständlichen Bericht darüber, ob das Experiment fortgesetzt oder gestoppt werden sollte.

    assess_peeking_risk

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen.

Fügen Sie diese Prompts in Ihren Chat ein, um die Analyse zu starten.

Startpunkte

Ersetzen Sie die Platzhalter in Klammern durch Ihre tatsächlichen Testdaten wie Konversionsraten oder aktuelle Nutzerzahlen.

AB Test Sample Size Calculator Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_r2w7FicRhYLb2yLUrh65lss0cEO4Bcdo5mApGeZ1/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — AB Test Sample Size Calculator capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ab-test-sample-size-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_r2w7FicRhYLb2yLUrh65lss0cEO4Bcdo5mApGeZ1/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Analysiere das Peeking-Risiko für meinen aktuellen Test. Die Baseline-Konversion liegt bei 5 %, die Variante bei 5,5 % und ich habe 1.200 Nutzer pro Gruppe.

  • Ich möchte mein Experiment vorzeitig beenden. Prüfe, ob meine aktuelle Stichprobe von 5.000 Nutzern ausreicht, um ein falsch-positives Ergebnis zu vermeiden.

  • Berechne, wie viele Nutzer ich noch benötige, um bei meinen aktuellen Ergebnissen ein Konfidenzniveau von 95 % zu erreichen.

  • Führe einen Peeking-Risiko-Check für meine Experimentdaten aus dieser Tabelle durch. Der aktuelle Lift liegt bei 10 % mit 800 Stichproben pro Variante.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmal den AB Test Sample Size Calculator verbinden und loslegen.

Verbinden Sie den MCP mit Ihrem bevorzugten Client. Sobald die Verbindung steht, kann Ihr Agent diese statistischen Prüfungen sofort an Ihren Daten durchführen.

AB Test Sample Size Calculator mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Funktionsweise

  • 01

    Kann die KI meine Experiment-Einstellungen im Testing-Tool ändern?

    Nein. Die KI liest nur Ihre Daten und führt Berechnungen durch. Sie kann keine laufenden Experimente modifizieren oder Einstellungen in externen Plattformen ändern.

  • 02

    Stoppt die KI meinen Test automatisch, wenn das Risiko zu hoch ist?

    Nein. Die KI liefert die Risikoanalyse und die mathematische Grundlage, aber die Entscheidung, das Experiment zu stoppen oder fortzuführen, liegt bei Ihnen.

  • 03

    Welche Daten muss ich für eine genaue Prüfung angeben?

    Sie müssen die Baseline-Konversionsrate, den beobachteten Lift, die aktuelle Stichprobengröße pro Variante und das gewünschte Signifikanzniveau angeben.

  • 04

    Kann die KI statistische Fehler korrigieren?

    Nein. Sie kann lediglich identifizieren, dass ein Fehler vorliegt, und Ihnen mitteilen, wie viele zusätzliche Daten nötig sind, um die Korrektur zu ermöglichen.

  • 05

    Wie werden verschiedene Konfidenzniveaus berücksichtigt?

    Die KI nutzt die von Ihnen bereitgestellten Parameter, um das spezifische Risiko für das gewählte Konfidenzniveau zu berechnen.

  • Weitere Fragen zum AB Test Sample Size Calculator? Die Connector-Seite liefert Antworten. Alle Funktionen des AB Test Sample Size Calculator Connectors sehen

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