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A/B-Testergebnisse mit Ihrer KI verifizieren

Verbinden Sie Ihre Experimentdaten mit Ihrem KI-Client für statistische Plausibilitätsprüfungen. So erkennen Sie False Positives, bevor Sie Änderungen live schalten.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie stelle ich sicher, dass meine A/B-Testergebnisse kein bloßes Rauschen sind?

Ihre KI nutzt den Data Analysis Prover für Power-Analysen und prüft, ob die Stichprobengröße ausreichte, um den beobachteten Effekt zu erfassen. Zudem validiert sie, ob Ihre Daten die notwendigen Verteilungsannahmen erfüllen. Sie erhalten eine detaillierte Analyse der mathematischen Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse.

Die Ergebnisse.

Was Ihre KI aufdeckt.

Die KI blickt hinter die oberflächlichen Metriken, um die mathematische Wahrheit Ihres Experiments zu finden.

STATISTIK

Gültige statistische Power

Die KI berechnet, ob Ihre Stichprobe groß genug war, um den Effekt zu erkennen. So wissen Sie, ob Sie nur Zufall beobachten oder ob die Daten Hand und Fuß haben.

VERTEILUNG

Prüfung der Annahmen

Es wird geprüft, ob Ihre Daten die Voraussetzungen für die gewählten Tests erfüllen. Das verhindert Fehler, wie etwa die Nutzung eines t-Tests bei stark schiefen Daten.

EFFEKTSTÄRKE

Reale Auswirkungen

Die KI ermittelt die Größenordnung der Unterschiede zwischen Ihren Gruppen. Das hilft Ihnen zu entscheiden, ob eine Änderung für Ihr Business wirklich relevant ist.

MENSCH

Entscheidungshilfe

Die KI markiert mathematische Warnsignale, überlässt die letzte Entscheidung aber Ihnen. Sie entscheiden auf Basis der technischen Analyse, ob Sie dem Ergebnis vertrauen.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, sobald die Daten vorliegen.

Der Prozess reicht von der Aufnahme der Rohdaten bis zur präzisen statistischen Validierung.

  1. Datenaufnahme

    Ihre KI liest die bereitgestellten Experiment-Logs oder Tabellen ein, um einen sauberen Datensatz für die Analyse zu erstellen.

    validate_data_analysis

  2. Power-Analyse

    Der Agent berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Test tatsächlich genügend Nutzer umfasste, um die beobachtete Änderung zu erfassen.

    validate_data_analysis

  3. Verteilungstests

    Es werden Tests durchgeführt, um zu prüfen, ob Ihre Daten den Standardverteilungen für die gewählten statistischen Methoden entsprechen.

    validate_data_analysis

  4. Signifikanz-Bericht

    Die KI fasst die Effektstärke und die p-Werte zusammen und zeigt auf, wo die mathematische Sicherheit gering ist.

    validate_data_analysis

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen zum Start.

Nutzen Sie diese Prompts, um die Analyse in Ihrem KI-Client zu starten.

Startpunkte

Ersetzen Sie den Text in Klammern durch Ihre spezifischen Dateinamen oder Datenquellen.

Data Analysis Prover Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Analysiere die A/B-Testergebnisse in meiner Datei 'experiment_results.csv' und prüfe die statistische Power.

  • Prüfe die Verteilungsannahmen für die Konversionsdaten in meinem Google Sheet.

  • Berechne die Effektstärke für die Variante B in meiner Datei 'test_logs.json'.

  • Verifiziere, ob die p-Werte in meiner 'marketing_test.csv' angesichts der Stichprobengröße zuverlässig sind.

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

Starten Sie hier

Einmal den Data Analysis Prover verbinden, dann fragen.

Verknüpfen Sie den MCP einfach mit Ihrem Client. Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt und Sie können sofort mit der Analyse beginnen.

Data Analysis Prover mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Häufige Fragen

  • 01

    Kann die KI meine Originaldateien ändern?

    Nein. Die KI liest Ihre Daten nur aus, um Berechnungen durchzuführen. Sie kann Ihre Quelldateien weder modifizieren noch überschreiben.

  • 02

    Entscheidet die KI, ob ich das Feature veröffentlichen soll?

    Nein. Die KI liefert die statistische Grundlage, aber die geschäftliche Entscheidung treffen Sie.

  • 03

    Welche Dateiformate kann ich nutzen?

    Die KI kann gängige Formate wie CSV, JSON und Google Sheets verarbeiten, für die Sie den Zugriff gewähren.

  • 04

    Kann sie eine Bayes'sche Analyse durchführen?

    Nein. Die aktuellen Tools konzentrieren sich auf die frequentistische Validierung, wie Power- und Verteilungsprüfungen.

  • 05

    Wird mir die KI sagen, wenn die Stichprobe zu klein war?

    Ja. Die Funktion zur Power-Analyse ist gezielt darauf ausgelegt, unzureichende Stichprobengrößen zu identifizieren.

  • Weitere Fragen zum Data Analysis Prover? Die Connector-Seite liefert Antworten. Alle Funktionen des Data Analysis Prover Connectors ansehen

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