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BRCalculadora de significación estadística de tests A/B [Excel gratuito]
Las estadísticas de los resultados de los tests A/B pueden ser confusas a menos que conozcas las fórmulas exactas. Anteriormente, habíamos publicado un artículo sobre las matemáticas de los tests A/B y también tenemos una calculadora de significación estadística de los tests A/B en nuestro sitio web para comprobar si tus resultados son significativos o no.
La calculadora proporciona una interfaz para que calcules la significación estadística de tus tests A/B, pero no te da las fórmulas utilizadas para calcularla. El artículo, por otra parte, proporciona una introducción a las estadísticas de los tests A/B y habla de las matemáticas que hay detrás de los split tests A/B y de la importancia de la significación estadística.
Descargar gratis: Guía de tests A/B
La solución de tests A/B de VWO ayudó a la empresa minorista Greene a mejorar sus ingresos en casi un 60%. Sin embargo, los tests A/B pueden ser difíciles de ejecutar e interpretar. Así que, a menos que creas en la predicción de los resultados de los tests A/B mediante la astrología india, este blog te explicará las matemáticas que hay detrás del cálculo sencillo de la significación estadística de tus pruebas.
El ‘qué’, el ‘por qué’ y el ‘cómo’ de la significación estadística
Antes de pasar a las complejas fórmulas de significación estadística, entendamos primero qué es, por qué es importante y cómo garantizar que tus pruebas concluyan con significación estadística.
¿Qué es la significación estadística?
La significación estadística no es más que la probabilidad de que la diferencia entre las tasas de conversión de cualquier variación elegida y el control no se deba al azar, sino a un proceso bien planificado y respaldado por datos. En este proceso respaldado por datos, primero recopilas información de los usuarios sobre cómo interactúan con tu sitio web y luego utilizas los datos recopilados para formular una hipótesis de prueba científica.
Tu nivel de significación también refleja tu nivel de confianza, así como tu tolerancia al riesgo.
Por ejemplo, si realizas un test A/B con un 80% de significación, al determinar el ganador puedes estar seguro en un 80% de que los resultados obtenidos no son producto de ninguna corazonada aleatoria o del azar. Además, la significación del 80% también refleja que hay un 20% de posibilidades de que te equivoques.
¿Por qué es importante la significación estadística?
Para que los tests A/B tengan éxito, los resultados deben ser estadísticamente significativos. No puedes saber con certeza cómo reaccionarán los futuros visitantes a tu sitio web. Todo lo que puedes hacer es observar a los próximos visitantes, registrar su comportamiento, analizarlo estadísticamente y, basándote en ello, sugerir y realizar cambios para optimizar la experiencia de los próximos usuarios. Los tests A/B te permiten luchar contra la incertidumbre antes mencionada y mejorar la experiencia de usuario de tu sitio web, siempre que todos y cada uno de los pasos se planifiquen teniendo en cuenta cada variable en juego, como el tráfico total del sitio web, el tráfico de muestra, la duración de la prueba, etc. Un buen ejemplo de ello es la empresa alemana Dachfenster-rollo.de, que mejoró su tasa de conversión en un 33% mediante tests A/B de su experiencia de usuario.
La búsqueda por parte de tu equipo de marketing de predicciones exactas sobre futuros visitantes y la incertidumbre inherente a la realización de tales predicciones hacen necesaria la significación estadística. La significación estadística también es importante porque sirve como fuente de confianza y te asegura que los cambios que haces tienen un impacto positivo en tus objetivos empresariales.
¿Cómo garantizar la significación estadística de una prueba?
La significación estadística depende de 2 variables:
- El número de visitantes, es decir, el tamaño de tu muestra.
- El número de conversiones tanto para el control como para la(s) variación(es).
Para asegurarte de que tus tests A/B concluyen con significación estadística, planifica tu programa de pruebas teniendo en cuenta estas dos variables. Utiliza nuestra calculadora gratuita de significación de tests A/B para conocer el nivel de significación de tu prueba.
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¿Cómo calcular la significación estadística en una hoja Excel con fórmulas de tests A/B?
Hemos creado una hoja de cálculo GRATUITA que detalla exactamente cómo calcular la significación estadística en un Excel. Sólo tienes que proporcionar el número de visitantes y conversiones para el control y las variaciones. La calculadora de Excel te muestra automáticamente la significación, el valor p, el valor z y otras métricas relevantes para cualquier tipo de tests A/B (incluido Adwords). Y, como complemento a nuestro artículo sobre las matemáticas de los tests A/B y la calculadora gratuita de significación estadística de los tests A/B, compartimos la fórmula de significación de los tests A/B en excel para calcular la significación de los resultados de los tests.
Haz clic aquí para descargar la calculadora de importancia de los tests A/B (hoja excel)
No dudes en compartir el archivo con tus amigos y colegas o publicarlo en tu blog y redes sociales.
PD: Por cierto, si quieres hacer cálculos rápidos, tenemos una versión de esta calculadora de significación de tests A/B alojada en Google Sheets
(Tendrás que hacer una copia de la hoja de Google en tu propia cuenta de Google antes de realizar cualquier cambio en ella).
En VWO, creemos que entender las estadísticas que hay detrás de los tests A/B no debería ser tu quebradero de cabeza. Tu herramienta debería encargarse de ello. Si quieres probar VWO SmartStats, que ofrece informes intuitivos e inteligentes de tus tests A/B, haz una prueba gratuita guiada.
Preguntas más frecuentes
El valor p o valor de probabilidad es una medida estadística que ayuda a determinar la validez de una hipótesis basada en datos observados. Normalmente, un valor p de 0,05 o inferior suele aceptarse como estadísticamente significativo, lo que sugiere una prueba sólida contra la hipótesis nula. Cuando el valor p es igual o inferior a 0,05, nos dice que hay buenas pruebas contra la hipótesis nula y apoya una hipótesis alternativa.
Un valor p de 0,05 indica un umbral comúnmente aceptado para la significación estadística en un excel. Significa que hay un 5% de probabilidades de que el resultado observado se deba al azar y la hipótesis nula sea cierta. Si el valor p es menor o igual que 0,05, sirve como prueba en contra de la hipótesis nula y apoya la hipótesis alternativa. Por ejemplo, tienes dos conjuntos de datos, A y B, y determinas la diferencia estadística entre sus medias. Calculando la significación estadística en un excel, obtienes un valor p de 0,03. Con este resultado, puedes concluir que los datos te proporcionan pruebas sólidas para rechazar la hipótesis nula y la diferencia significativa entre el conjunto de datos A y B.
En pocas palabras, el valor p puede considerarse una «probabilidad de azar». Cuantifica la probabilidad de obtener los resultados observados por azar, suponiendo que no exista una diferencia real entre las medias de dos conjuntos de datos. Un valor p más bajo significa que es menos probable que los resultados se deban al azar o más probable que indiquen un efecto significativo.
Sin embargo, la interpretación del valor p debe considerarse junto con otros factores como el tamaño de la muestra, la prueba, la duración, el contexto de la investigación, etc., para llegar a resultados estadísticamente significativos.
Aunque puedes utilizar la fórmula de significación de tests A/B en Excel, te sugerimos que pruebes nuestra calculadora de significación estadística de tests A/B. Con esta calculadora gratuita, puedes obtener cálculos precisos sin dedicar demasiado tiempo a obtener la significación estadística. De hecho, puedes dedicar el tiempo ahorrado a otras actividades críticas como la formulación de hipótesis, el análisis de los resultados de las pruebas y la investigación del comportamiento de los usuarios. Después de todo, ¿por qué preocuparse cuando seleccionas la herramienta adecuada para hacer el trabajo en tu nombre?
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