Zekerheidsintervallen
In verschillende contexten worden verschillende maten van zekerheid gehanteerd om iets als significant aan te duiden. Hierbij een bloemlezing.
95%
- Een zekerheid van 95%, lijkt het meest gebruikelijk te zijn in deze wereld
- Da's een p-waarde van 5% alvorens een nulhypothese verworpen wordt.
99%
- 99% Zekerheid wordt hier genoemd als sterk significant
- Dus een p-waarde van 1% alvorens een nulhypothese verworpen wordt.
AdAnalysis
AdAlysis heeft een lijstje van zekerheid die ze vereisen, voordat ze wijzigingen aanbrengen aan zoektermen in bepaalde categorieën. Niet erg bruikbaar, maar zet me wel aan het denken:
Soort zoekterm Minimaal vereiste zekerheid -------------- --------------------------------------------- Long Tail Keywords 90% Mid data terms 90% – 95% 3rd Party Brands you Sell 90% (small brands) - 95% (large brands) Top Keywords 95% – 99% Your Brand Terms 95% (unknown brand) – 99% (well-known brand)
3 σ
- In deeltjesfysica werd tot voor kort 3 σ's gehanteerd. Totdat dat fouten opleverde [1].
- Zekerheid: 0,997 - 99,7%
- P-waarde: 0,003 - 0,3%
5 σ
- In de deeltjesfysica wordt een zekerheidsinterval van 5 sigma's aangehouden om een hypothese te accepteren
- Kans: 0,9999997 - 99,99997%
- P-waarde: 0,0000003 - 0,00003%
In de praktijk
De AdWords-campagne met (geagreggeerd) de meeste conversies waarover ik beschik:
- n=194.858
- k=7.971
- p=4,09%
Zou deze campagne 0 conversies hebben gehad, dan wordt de kans dat dit conformeert gegeven door de functie f(0; 194858; 4,09; 0)
. Dit geeft vreemde resultaten in Calc. Misschien zijn de getallen te groot?