Frequentist Toolkit

Wann ist ein Effekt echt — und wann Zufall?

Werkzeuge für Planung, Auswertung und Verständnis frequentistischer A/B-Tests. Jedes Tool zeigt nicht nur die Zahl, sondern die Verteilung dahinter.

Nullverteilung · Ablehnungsregion bei α = 0,05
Start hier · Anfänger

Grundlagen

Streuung, Varianz, Standardfehler, Normalverteilung, p-Wert lesen — interaktiv erklärt, ohne Vorwissen.

Vor dem Test

Planung

Stichprobengröße, MDE, Laufzeit und Power — bevor Traffic verbrannt wird.

Nach dem Test

Auswertung

Signifikanz, KI, SRM, Mehrvarianten-Forest — binär & kontinuierlich.

Varianz-Reduktion

CUPED

Vorperioden-Kovariate herausrechnen — weniger Rauschen, gleiche Power, weniger Traffic.

Früh stoppen

Sequenziell

Richtig „peeken" mit α-Spending-Grenzen — im Stil von Georgievs AGILE.

Konzepte begreifen

Simulation

Peeking, Winner's Curse, CLT, Frequentist vs. Bayes — interaktiv.

Geführtes Beispiel

Fallstudie

Ein konkreter A/B-Test von Hypothese bis Rollout-Entscheidung — Schritt für Schritt durch alle Tools.

Warum dieses Toolkit?

Die meisten Online-Rechner geben dir einen p-Wert und sonst nichts. Hier geht es um die Intuition: Wie sieht die Stichprobenverteilung aus? Warum produziert „Peeking" falsche Gewinner? Warum schrumpft der Effekt nach dem Launch? Alles frequentistisch, alles im Browser — kein Server, keine Daten verlassen die Seite.