ABテストにおける有意差とは？計算方法を3ステップでわかりやすく解説
ABテストは、サイト改善やマーケティング施策の効果を検証するための重要な手法です。「AとBどちらが効果的か」を正しく判断するためには、有意差の理解が欠かせません。
有意差とは、結果の違いが偶然ではなく、統計的に意味のある差であることを示す指標です。
本記事では、ABテストにおける有意差の基礎知識から簡単な計算方法、さらに初心者でも使いやすい判定ツールを活用した具体的な手順までをわかりやすく解説します。
ABテストを効果的に活用したい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。
株式会社クロスリスティングでは、NTTグループの一員として、お客様のデジタルマーケティング戦略や運用をトータルで伴走・支援いたします。ABテストの実施や施策の効果検証などにお困りの際はお気軽にご相談ください。
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ABテストとは？
ABテストとは、デザインやコンテンツなど、2つの異なるバージョンを比較し効果を測定する手法のことです。
具体的には、ユーザーを無作為に2つのグループに分け、一方にはAバージョン、もう一方にはBバージョンを提示します。その後、クリック率や購入率などの指標を比較し、どちらが効果的か判断します。
たとえば、LPの商品購入リンクの色を赤と青でそれぞれ示し、クリック率（CTR）やコンバージョン率（CVR）の変化を分析するといった方法です。
この方法により、仮説に基づいた変更が成果を上げるかどうかをデータで裏付けることができ、効率的な改善策を見つけられます。
ABテストのやり方や種類、CVRの改善などは以下の記事で解説しているので、ぜひ参考にしてください。
ABテストにおける「有意差」とは？
ABテストでは、有意差があるかどうかで、施策が効果的に行えているかを判断します。
ここでは、その有意差の意味と、有意差が重要な理由をわかりやすく解説しています。
有意差の意味
有意差とは、データを比べたときにその違いが偶然ではなく、分析に基づいた意味のある差を指します。たとえば、商品ページへのリンクボタンを赤と青でどちらがクリックされるかを比較し、その差が偶然でないと証明されればそれが有意差です。
ABテストでは、AパターンとBパターンのように異なるバリエーションが、ユーザー行動や成果にどれほど影響があるか分析するのが一般的です。分析時に有意差があると判断できれば、信頼できる結果である根拠となります。
有意差の確認は、一般的に「p値」と呼ばれる指標が使われ、p値が一定の基準より小さい場合、有意差があると判断されます。
有意差が確認できなければ、異なるバリエーションの効果の違いを判断するのは難しいでしょう。
有意差が重要な理由
有意差を確認することで、ABテストの結果が信頼できるものと判断できます。そのため、その後の効果的な施策を決めるためにも、有意差は非常に重要です。
たとえば、Webサイトのデザインや広告文の変更がCVRに影響を与えるかを評価する際、有意差が確認できれば、変更による効果を数値で具体的に把握できます。
一方、有意差がない場合は、変更による効果が偶然である可能性が否定できません。有意差の有無を見ることで、誤った判断やリソースの無駄遣いを予防できます。
有意差は、ABテストの結果を客観的に判断し、成果を最大化するために重要な指標と言えるでしょう。
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ABテストの有意差の計算方法を3ステップで解説
ABテストの有意差の計算は、以下の3ステップで行います。
- ステップ1：データの収集と整理
- ステップ2：仮説の設定
- ステップ3：統計的検定の実施
難しい数式も出てきますが、具体例をもとにわかりやすく解説しているので、ぜひ参考にしてください。
ステップ1：データの収集と整理
まずは、ABテストを実施し、AパターンとBパターンのような各バリエーションのデータを収集します。
たとえば、クリック数やコンバージョン率、売上額など、比較した成果指標の数値を記録します。
データを収集する際は、十分な量を集めることが重要です。データ量が少ないと、ABテストによる結果が偶然に左右されやすくなります。
収集したデータを整理し、それぞれのテスト結果を計算します。
ここでは仮に、ユーザー数が10,000人、コンバージョン数がそれぞれ500、600の場合で計算してみましょう。具体的な計算方法は、以下のとおりです。
- Aパターン例：コンバージョン数500÷ユーザー数10,000＝0.05（CVR=5%）
- Bパターン例：コンバージョン数600÷ユーザー数10,000＝0.06（CVR=6%）
上記例の場合、Bパターンのほうが効果的な施策と言えます。
ステップ2：仮説の設定
次に、比較するバリエーションについて仮説を設定します。たとえば、以下のような仮説です。
- AとBに差がある（Aのほうがコンバージョン率が高い）
- AとBに差がある（Bのほうがコンバージョン率が高い）
- AとBに差がない
ABテストで有意差を計算する際は、「AとBに差がない」という仮説を客観的なデータをもとに排除できれば、有意差があると判断できます。
仮説設定の際には、コンバージョン率や売上など目標とする指標を明確にし、どちらの施策が効果的かを具体的に示すことが重要です。
ステップ3：統計的検定の実施
最後のステップは、有意差があるかを判断する「統計的検定」の実施です。検定方法は、以下のようにデータの特性に応じて選択します。
| 検定方法 | 特性 |
|---|---|
| カイ二乗検定 | コンバージョン率の比較に適している |
| Z検定 | 頻度データ（成功／失敗）の比較に適している |
今回は、以下のデータを例に、Z検定の計算方法を紹介します。
| ユーザー数 | AとBの各パターンに10,000人 |
| コンバージョン数 | Aパターン：500件（コンバージョン率5%）Bパターン：600件（コンバージョン率6%） |
| 目的 | Bパターンのコンバージョン率がAパターンより高いかを確認する |
続いて、全体の平均コンバージョン率を使って「標準誤差」を計算します。
ここでは平均を「全体の成功数÷全体のユーザー数」で求めます。それぞれの数値は以下のとおりです。
| 求める指標 | 計算式 |
|---|---|
| 全体の成功数 | 500+600＝1,100 |
| 全体のユーザー数 | 10,000+10,000＝20,000 |
| 平均 | 1,100÷20,000=0.055 |
これを以下の計算式に当てはめていきます。
少々数式は難しく見えますが、平均の部分に先ほど「全体の成功数÷全体のユーザー数」の数式で求めた数値をいれていきます。
◯や△の部分はサンプル数のことなので、それぞれに10,000をいれて計算しましょう。
上記の式の結果「標準誤差＝0.0032」です。
最後に、Z値を計算します。Z値は、コンバージョン率の差を標準誤差で割って求めましょう。
通常、有意水準は5%（0.05）や1%（0.01）などが用いられ、5%（0.05）の場合は両側検定なら±1.96が閾値となります。Z値が±1.96以上であれば、有意水準5%で「有意差あり」と判断できます。
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ABテストの有意差を判定する無料ツール3選
ABテストの有意差を無料で判定する場合は、以下3つのツールがおすすめです。
【無料】ABテストの有意差判定ツール3選
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| 有意差検定ツール | ・入力データから有意差を簡単に判定可能・統計知識がなくても使いやすいインターフェース |
| A/Bテスト計算ツール | ・事前に必要なデータ量をシミュレーション可能・結果はグラフや数値で直感的に確認 |
| A/Bテスト信頼度判定ツール | ・テスト結果の信頼性（p値や統計的有意差）を評価・シンプルな入力項目で初学者にも対応 |
それぞれの特徴や強みなど、詳しい情報を見ていきましょう。
有意差検定ツール
https://www.websiteplanet.com/ja/webtools/abtest-calculator/
有意差検定ツールは、収集したABテストの結果をもとに、統計的な有意差を簡単に判定できるツールです。
クリック数やコンバージョン数などのデータを入力するだけで、統計的検定を自動的に実行してくれる使いやすさが特徴です。
簡易的な検定が目的なら手軽に利用できますが、データ量や条件が複雑な場合は対応が限られるでしょう。
初心者でABテストや統計的検定に不安がある方や、結果の信頼性を素早く確認したい方などにおすすめのツールです。
A/Bテスト計算ツール
https://jp.surveymonkey.com/mp/ab-testing-significance-calculator
A/Bテスト計算ツールは、テスト結果の有意差だけでなく、テスト開始前のサンプルサイズの算出や、結果の統計的パワーも計算できるツールです。
使い方は、有意差検定ツール同様、コンバージョン率やユーザー数を入力するだけのため、初心者でも安心して使えます。
結果の差が偶然かどうかを示す「P値」もわかるため、データの信頼性を判断する基準を明確に理解できます。
とくに、マーケティング担当者やデータ分析に携わる方、複数のABテストを頻繁に行う方などにおすすめです。
A/Bテスト信頼度判定ツール
https://cinci.jp/docs/ab-calculator
信頼度判定ツールは、ABテストの結果がどの程度信頼できるものかを視覚的に示してくれるツールです。
たとえば、結果の「信頼区間」や「効果の大きさ」をわかりやすくグラフ化して提示してくれます。専門知識がなくても使いやすいツールのため、分析や評価が苦手な方でも使いやすいでしょう。
具体的に「95%信頼度でBパターンが優れている」といった解釈をサポートしてくれるため、結果の報告や意思決定に役立ちます。
ビジネスリーダーや社内で意思決定する方や、結果の信頼性を高く求める方などにおすすめの無料ツールです。
ABテストの有意差を判定する有料ツール3選
ABテストの有意差を判定するおすすめの有料ツールは、以下の3つです。
【有料】ABテストの有意差判定ツール3選
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| ミエルカヒートマップ | ・ヒートマップ機能により、ユーザーの行動を視覚的に分析可能・専任のコンサルタントによる設計支援を提供 |
| SiTest | ・ABテストとヒートマップ解析を組み合わせユーザーの行動を詳細に分析・特定のセグメントを対象としたテストや結果の詳細な分析が可能 |
| DLPO | ・統計学に基づいた有意差を自動で判別可能・ユーザー属性に応じたコンテンツの最適化が可能 |
ABテストツールの選び方ガイド。自社に最適なABテストツールを選定したい方必見。ダウンロードは無料です。⇒ 解説資料のダウンロードはこちら
ミエルカヒートマップ
ミエルカヒートマップは、ABテストを実施する際に、ユーザー行動を可視化するヒートマップ機能を活用して有意差を判定できるツールです。
ユーザーがどこをクリックしたか、どこで離脱したかを視覚的に分析することで、テスト結果の背景を深く理解できます。
メディア全体のユーザー行動を分析しやすいため、コンバージョン率の改善を目的としたWebページ最適化や、UI/UXを改善したい方におすすめのツールです。
中小企業にも利用しやすい価格設定で、結果の分析と改善提案を一貫して行えるのが特徴です。
ヒートマップツールの選び方ガイド。複数のヒートマップツールを比較し、最適なツールを選びたい方必見。ダウンロードは無料です。⇒ 解説資料のダウンロードはこちら
SiTest
SiTestは、ABテストとヒートマップを組み合わせた多機能な分析ツールで、統計的有意差の判定をスムーズに行えます。
ABテストだけでなく、複数のバリエーションのテストを同時に実施できるのもこのツールの特徴です。
シナリオ設計やページ改善案をヒートマップと組み合わせて提供してくれるため、ページ改善を目的としたテストに適しています。
複数のテストを同時に行いたい方や、高度なデータ分析とリアルタイムでの結果確認を重視したい方などにおすすめのツールです。
DLPO
DLPOは、ABテストだけでなく、多変量解析を活用したテストも可能なツールです。統計的有意差の判定を簡易的かつ正確に実行できます。
有意差を自動で判定する機能も備えているため、分析作業の手間を大幅に削減できる点が特徴です。
さらに、テスト結果を視覚的に表示する機能が充実しており、効果の大きさや信頼度を一目で把握できるのも非常に魅力的です。
なお、DLPOはLP（ランディングページ）の最適化に特化したツールのため、ランディングページのコンバージョン率向上を狙いたい方におすすめのツールです。
もっと稼げる！LPOチェックリスト厳選27項目。ページ表示スピード、ファーストビュー、CTAなど、重要なLPO要素の改善方法をまとめています。ダウンロードは無料です。⇒ 解説資料のダウンロードはこちら
LPの最適化に関しては、以下の記事でも解説しています。
ABテストの有意差が出ない場合の対処法
ABテストの有意差が出ない場合の対処法は、以下の3つです。
- 変化量が少ない場合
- サンプルサイズが小さい場合
- テスト期間が短い場合
上記のような状況では、信頼できる分析結果を得られないため、適切に対処することが大切です。それぞれ具体的な方法を確認しましょう。
変化量が少ない場合
ABテストの結果に有意差が出ない理由として、テストした要素の変化量が小さいことが挙げられます。
たとえば、ボタンの色を青から水色に少し変える程度の変更では、ユーザー行動に与える影響が小さく明確な差が出にくいでしょう。
この場合は、より大きなインパクトを与える施策を検討することが重要です。具体的には、ボタンの色を青から金色にしたり、ボタン内の文章を大きく変更したりするなどの方法があります。
また、ヒートマップやクリックデータを活用し、どの部分がユーザーの行動に影響を与えやすいかを分析することも大切です。
サンプルサイズが小さい場合
サンプルサイズが小さいと、有意差が出にくい場合があります。統計学的にも、信頼できる結論を得たいなら、十分なサンプルサイズが必要です。
テストに必要な十分なサンプルサイズは、無料ツールや計算式を活用することで事前に確認できます。
十分な分析結果を得るためには、サンプルが集まるまでテストを終了せず、長期的にデータ収集することが重要です。
テスト期間が短い場合
ABテストの期間が短すぎると、十分なデータが集まらず有意差が確認できない可能性があります。短期間では日ごとのばらつきや偶然の影響が大きく出るため、正確な結論が得られません。
理想的なテスト期間は、通常1～2週間程度を目安に、外部要因（季節性、キャンペーンなど）が影響しない期間を選ぶことが重要です。弊社がクライアント様をご支援させて頂く際は、数千PV数蓄積する期間をひとつの目安にしています。
テスト期間が短い場合は期間を延長し、さまざまな曜日や時間帯のデータを収集することで、結果の信頼性が向上します。
また、季節やキャンペーンがユーザー数の変化に影響する場合、信頼できるデータが得られるよう考慮した期間設定が重要です。
ユーザー数やテスト内容に応じて、適切なテスト期間を見極め実践することが大切です。
ABテストの成功率を高める3つのポイント
ABテストの成功率を高めるポイントは、以下の3つです。
- 明確な仮説を設定する
- 適切なサンプルサイズを確保する
- テスト期間を適切に設定する
些細なことを意識するだけでも成功率を上げられるので、ぜひ参考にしてください。
明確な仮説を設定する
ABテストを成功させるためには、テストを行う前に明確な仮説を立てることが重要です。仮説が曖昧だと、テスト結果の解釈が難しくなり効果的な改善につながらない可能性があります。
仮説が適切ならテストの施策を絞り込むことができ、無駄な変更を避けられます。
たとえば「ボタンの色を青から赤に変えるとクリック率が上がる」という仮説を立てれば、具体的な結果を得るためのテストを設計しやすくなるでしょう。
適切なサンプルサイズを確保する
ABテストを成功させるには、適切なサンプルサイズを確保することが必要不可欠です。サンプルサイズが小さいと、テスト結果に偶然の影響が出やすく、有意差が正確に判断できない可能性があります。
一方で、サンプルサイズが大きすぎると、無駄にリソースを消費することになります。ABテストや分析をスムーズに行うためにも、適切なサンプルサイズを把握することが大切です。
適切なサンプルサイズを計算するには、必要なデータ量を予測したり、無料ツールを活用したりして、信頼性のある結果を得られるよう工夫しましょう。
テスト期間を適切に設定する
ABテストを行う際は、テスト期間を適切に設定することが大切です。テスト期間が短すぎると十分なデータを得られず、偶然の影響を受けやすくなり、正確なデータを得られません。
一方、テスト期間が長すぎると、時間の無駄遣いや新たな要因の影響を受けることで、信頼性の高い情報を得られなくなります。
ABテストの期間は少なくても1～2週間程度が望ましいとされていますが、1～2週間検証したからといって必ず成果が得られるわけでもありません。テストの目的や対象、ユーザー数やトラフィック数などによって適切な期間は変動する可能性があります。
まとめ
ABテストにおける有意差は、施策の効果を統計的に確認する重要な指標です。有意差を計算するには、まずデータを整理し、仮説を設定して統計的検定を行うのが一般的な流れです。
信頼できる結果を得たいなら、適切なサンプルサイズと期間を確保し、ユーザー行動に大きな影響を与える施策を検討することが大切です。
ABテストを実施すれば、有意差だけでなく、さまざまなデータを得ることで、より効果的な施策を見つけられる可能性があります。
さらに、データの分析力が向上し、さまざまな視点からメディア運営の改善点を見つけられるでしょう。
ABテストツール選びに悩んでいる方は、下記の「ABテスト選び方ガイド」をダウンロードし、自社に合うツールを選びましょう。また、当社では無料相談も受け付けているので、ABテストやデータ分析などにお悩みの方はお気軽にご相談ください。⇒お問い合わせはこちら
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