A/B-Test (Online kontrolliertes Experiment)
Ein A/B-Test ist ein randomisiertes kontrolliertes Experiment, das gleichzeitig zwei Benutzergruppen einer Kontrollvariante (A) und einer Behandlungsvariante (B) aussetzt, um festzustellen, ob sich ein gemessenes Ergebnis signifikant zwischen ihnen unterscheidet. Der moderne Rahmen für online kontrollierte Experimente wurde Anfang der 2000er Jahre von Ron Kohavi und Kollegen bei Microsoft systematisiert, aufbauend auf R. A. Fishers klassischen Randomisierungsprinzipien von 1935. Es ist das dominierende Werkzeug zur Kausalinferenz in der Webproduktentwicklung, im digitalen Marketing und auf Experimentierplattformen.
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Quellen
- Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing. Cambridge University Press. ISBN: 9781108724265
- Deng, A., Xu, Y., Kohavi, R., & Walker, T. (2013). Improving the Sensitivity of Online Controlled Experiments by Utilizing Pre-Experiment Data. KDD '13. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). A/B Test (Online Controlled Experiment). ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/ab-testing
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