📊 A/Bテスト 統計検定 & ベイズ解析アプリ

このアプリは、☁️Streamlit🚀を用いてマルチクリエイティブのA/Bテストにおける**クリック率（CTR）およびコンバージョン率（CVR）**の分析を行うためのツールです。

インプレッション・クリック・コンバージョンの数値を入力するだけで、統計検定・信頼区間・効果サイズ・ベイズ推定による可視化などを一括で確認できます。

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🔍 主な特徴 • CTRの統計検定（カイ二乗検定） 　各クリエイティブのクリック率に統計的な有意差があるかを自動検定します。 • CVRの統計検定（カイ二乗検定） 　クリックに対するコンバージョン率（CVR）を比較し、有意な差を評価します。 　※定義：CVR = コンバージョン数 / クリック数 • 信頼区間の算出（Wilson法） 　各クリエイティブのCTR・CVRについて95%信頼区間を表示。 • 効果サイズ & 相対変化率のペアワイズ比較 　クリエイティブ間でのCTR・CVRの差分および変化率を確認できます。 • サンプルサイズ・パワー分析 　有意差を検出するのに必要なサンプルサイズを計算。 • ベイズ推定による後方分布の可視化 　Beta分布を用いた事後分布により、どのクリエイティブが最良となる確率を算出・可視化します。 • HDI（Highest Density Interval）の表示 　ベイズ推定の信頼区間として、95% HDIをグラフと数値で表示。 • 多群（2群以上）対応 　任意の数のクリエイティブを比較できます（A/BだけでなくA/B/C/Dなどにも対応）。

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⚙️ 必要な環境 • Python 3.x 🐍 • Streamlit ☁️ • statsmodels 📈 • seaborn • matplotlib • numpy • scipy • pandas

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🚀 使い方

仮想環境の作成（任意）

python -m venv venv source venv/bin/activate # Windowsなら venv\Scripts\activate # 又は miniconda推奨

依存ライブラリのインストール

pip install -r requirements.txt

アプリの起動

streamlit run app.py

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📝 ライセンス

このプロジェクトは MITライセンス 🔐 のもとで公開されています。

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📬 お問い合わせ

ご質問・改善提案があれば、ぜひIssueまたはプルリクエストをお寄せください！

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