Avant chaque A/B
Vérifier que le test peut atteindre la significativité dans un délai réaliste.
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Calculateur MDE | taille d'échantillon
Estimez le nombre de visiteurs nécessaires pour détecter un écart relatif donné (Minimum Detectable Effect) entre contrôle et variante. Test z bilatéral sur deux proportions.
Taux actuel du contrôle. Ex : 4% = 4.0.
Plus petit écart relatif que vous voulez détecter. 10% = passer de 4% à 4,4%.
Somme des deux groupes. Pour estimer la durée.
Recommandé : alpha 5%, puissance 80%. Standard de l'industrie pour un A/B B2B.
Résultat
Par variante
39 475visiteurs
Total (2 groupes)
78 950visiteurs
Écart absolu détecté
0.400%
Durée estimée
79jours
Formule : taille d'échantillon par variante pour un test z bilatéral sur deux proportions, avec puissance 1−β et significativité α. L'approximation normale est valide quand np ≥ 5 et n(1−p) ≥ 5.
Comment ça marche
4 paramètres, une estimation fiable
Le calculateur applique la formule classique de taille d'échantillon pour deux proportions indépendantes, utilisée par tous les outils statistiques sérieux (Optimizely, AB Tasty, Evan Miller, etc.).
01
Renseignez le baseline
Le taux de conversion actuel du contrôle (ex : 4%).
02
Choisissez le MDE relatif
Le plus petit écart relatif que vous voulez détecter (ex : 10%).
03
Configurez alpha & puissance
Standard : alpha 5% (confiance 95%), puissance 80%.
04
Estimez la durée
Renseignez le trafic quotidien pour obtenir le nombre de jours de test.
Formule
n = (Zα/2 · √(2 · p̄ · (1−p̄)) + Zβ · √(p₁(1−p₁) + p₂(1−p₂)))² / (p₂ − p₁)²
Avec p₁ = baseline, p₂ = baseline · (1 + MDE relatif), p̄ = (p₁ + p₂) / 2. Zα/2 et Zβ issus de la loi normale standard.
Quand l'utiliser
4 moments-clé pour sortir le calculateur
Roadmap CRO
Prioriser les tests faisables vs. tests qui demanderaient des mois de trafic.
Brief équipe produit
Aligner Product, Growth et Data sur les attentes en termes de durée et d'uplift.
Argumentaire COPIL
Justifier que tel uplift demande tel volume | ou inversement.
FAQ
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le MDE (Minimum Detectable Effect) ?
Le MDE est le plus petit écart entre votre contrôle et votre variante que votre test est statistiquement capable de détecter, étant donnés votre baseline, votre alpha et votre puissance. Plus votre échantillon est grand, plus le MDE détectable est petit.
MDE absolu ou relatif : quelle différence ?
Le MDE relatif est exprimé en pourcentage du baseline (ex : +10% sur un baseline de 4% = passer à 4,4%). Le MDE absolu est exprimé en points (ex : +0,4 pt = passer de 4% à 4,4%). Notre calculateur utilise le MDE relatif, plus intuitif pour piloter le ROI.
Quelle puissance statistique choisir ?
80% est le standard pour la majorité des tests A/B Growth. Cela signifie que si l'effet existe vraiment, vous avez 80% de chances de le détecter. Pour des décisions critiques (refonte, pricing), privilégiez 90%.
Quel niveau de confiance (alpha) choisir ?
Alpha 5% (= confiance 95%) est le standard. C'est le risque accepté de conclure à tort qu'il y a un effet alors qu'il n'y en a pas. Pour des tests Growth itératifs sans grosse conséquence, alpha 10% peut être acceptable.
La durée estimée est très longue, que faire ?
Trois leviers : (1) augmenter le trafic alloué au test (réduire le nombre de variantes), (2) cibler un MDE plus large (effets plus marqués), (3) accepter une puissance ou un alpha moins stricts. Si rien de tout ça n'est possible, le test n'est sans doute pas faisable et il faut reformuler l'hypothèse.
Le calcul est-il valable pour des tests multi-variants ?
Cet outil suppose 2 groupes (A vs B). Pour 3 variantes ou plus, divisez le trafic disponible par le nombre de variantes et appliquez une correction (Bonferroni : alpha / nombre de comparaisons).
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