相対的パフォーマンスは、与えられたバリアントのパフォーマンスと一致させるために必要な、コントロールのパフォーマンスの変化割合です。言い換えれば、バリアントがどのようなパフォーマンスを示し、コントロールがどのようなパフォーマンスを示したかの違いを測定します。（他のプロダクトでは、これは多くの場合相対的リフトと呼ばれます。）この値をクロスチェックするには、単一の指標のセクションを展開し、バリアントの絶対的リフトを、その指標のコントロールの絶対値で割ります。（絶対リフトは、**[絶対パフォーマンス]**列のカッコ内の値です。）

絶対値列の具体的な意味は、指標タイプによって異なります。ユニークコンバージョンでは、この値はパーセンテージで表され、各バリアントでコンバージョンしたユーザーの割合（露出したユーザーの総数）を示します。

注：ユーザーのセグメントを見る場合は、[分析]タブから、[アナリティクスを開く]をクリックし、[プロパティを選択]をクリックしてwhere句を追加します。これにより、特定のユーザーグループで結果を確認できます。

それ以外の場合は、値は露出ユーザーあたりの集計（イベント合計、プロパティ値の合計、プロパティ値の平均）を示します。ここで使用される分母は、露出の総数です。例えば、合計イベント10回 / 露出4回 = 平均では、露出ユーザーには2.5回のコンバージョンイベントがありました。

信頼区間列は、処置とコントロールの差の信頼区間（パラメーターが一対の値の間に入る確率）を表示します。数学的には、diff = metric_value(treatment) - metric_value(control)と表現できます。

これは、測定しようとしているパラメーターを含むさまざまな値と理解でき、この場合、バリアントとコントロールの平均の差です。これは確率ではありません。そうではなく、次のように解釈されます：この実験を100回行い、信頼度レベルが95に設定されている場合、パラメーターのtrueの値が95回以上、この範囲に収まると予想されます。

示された信頼区間は、実験がこれまでに観察した内容に関する特性を明らかにします。

信頼区間が0を含む：コントロールと処置の間に差があることを示す十分な証拠がありません。
信頼区間が0を超える：区間（信頼区間の上限と下限）は、0よりも大きい。Amplitude Experimentは、統計的有意性に達する十分な観察を積み重ね、そのバリアントがコントロールに比べて肯定的な効果があると結論できます。例えば、リフトを見ている場合、信頼区間がゼロを超えるバリアントは、コントロールよりもパフォーマンスが良くなると予想できます。
信頼区間が0未満：Amplitude Experimentは、統計的有意性に達する十分な観察を積み重ね、そのバリアントはコントロールと比較してマイナスの効果があると結論付けることができます。最後の例のように、リフトを見ている場合、信頼区間がゼロ未満のバリアントは、コントロールよりもパフォーマンスが低下すると予想できます。

複数のバリアントがある場合は、チャートの上のドロップダウンから信頼区間チャートで表示するバリアントを選択します。

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