{"id":89064,"date":"2012-08-22T18:50:18","date_gmt":"2012-08-22T13:20:18","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/blog\/how-to-calculate-ab-test-sample-size\/"},"modified":"2026-02-06T15:37:00","modified_gmt":"2026-02-06T10:07:00","slug":"como-calcular-tamano-muestras-tests-ab","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B?"},"content":{"rendered":"\n

(Este post es una explicaci\u00f3n cient\u00edfica del tama\u00f1o \u00f3ptimo de la muestra para que tus tests sean estad\u00edsticamente correctas. <\/em>Los informes de los tests de VWO est\u00e1n dise\u00f1ados<\/em><\/a> para que no pierdas el tiempo buscando valores p o <\/em>determinando la significaci\u00f3n<\/em><\/a> estad\u00edstica: la plataforma informa de la \u00abprobabilidad de ganar\u00bb y hace que los resultados de las tests sean f\u00e1ciles de interpretar. Reg\u00edstrate para <\/em>una prueba gratuita aqu\u00ed<\/em><\/a>)<\/em><\/em><\/p>\n\n\n

‘\u00bfC\u00f3mo de grande tiene que ser el tama\u00f1o de la muestra?<\/strong><\/strong>‘<\/h3>\n\n\n

En el mundo online, las posibilidades de realizar tests A\/B<\/a> con casi cualquier cosa son inmensas. Y de hecho se hacen muchos experimentos<\/a>, cuyo resultado se interpreta siguiendo las reglas de la prueba de hip\u00f3tesis nula, \u00ab\u00bfson los resultados estad\u00edsticamente significativos<\/a>?\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Por tanto, un aspecto importante en el trabajo del analista de bases de datos es determinar los tama\u00f1os de muestra<\/a> adecuados para estas pruebas.<\/p>\n\n\n\n

Descargar gratis: Gu\u00eda de tests A\/B<\/a><\/span><\/em><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A partir de un caso cotidiano, se discuten varios enfoques actuales para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado<\/a>.<\/p>\n\n\n

Caso para calcular el tama\u00f1o de la muestra:<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n

El vendedor ha ideado una alternativa para una landing page<\/a> y quiere ponerla a prueba. La landing page original tiene una conversi\u00f3n conocida del 4%. La conversi\u00f3n esperada de la p\u00e1gina alternativa es del 5%. As\u00ed que el comercializador pregunta al analista \u00ab\u00bfqu\u00e9 tama\u00f1o debe tener la muestra para demostrar con significaci\u00f3n<\/a> estad\u00edstica que la alternativa es mejor que la original?\u00bb.<\/p>\n\n\n

Soluci\u00f3n: ‘tama\u00f1o de muestra por defecto’<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n

El analista dice: ejecuci\u00f3n dividida (test A\/B) con 5.000 observaciones cada una y una prueba unilateral con una fiabilidad de 0,95. Por costumbre.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 ocurre aqu\u00ed?<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 ocurre al extraer dos muestras para estimar la diferencia entre ambas, con una prueba unilateral y una fiabilidad del 0,95? Esto puede demostrarse extrayendo infinitamente dos muestras de 5.000 observaciones cada una de una poblaci\u00f3n con una conversi\u00f3n del 4%, y trazando la diferencia de conversi\u00f3n por par (por \u00abprueba\u00bb) entre las dos muestras en un gr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n

Figura 1: distribuci\u00f3n muestral para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.04 y n1=n2=5.000; se indica un \u00e1rea de significaci\u00f3n para alfa=.05 (fiabilidad= .95) utilizando una prueba unilateral.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Sampling<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Este gr\u00e1fico refleja lo que formalmente se denomina \u00abdistribuci\u00f3n muestral para la diferencia entre dos proporciones\u00bb. Es la distribuci\u00f3n de probabilidad de todos los posibles resultados muestrales calculados para la diferencia entre p1=p2=.04 yn1=n2=5.000. Esta distribuci\u00f3n es la base -la distribuci\u00f3n de referencia- para la <\/strong>prueba de hip\u00f3tesis nulas<\/strong><\/a>. <\/strong>La hip\u00f3tesis nula es que no hay diferencia entre las dos landing page. Es la distribuci\u00f3n que se utiliza para decidir realmente sobre la significaci\u00f3n o no significaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

p=.04 significa una conversi\u00f3n del 4%. Los estad\u00edsticos suelen hablar de proporciones que pueden estar comprendidas entre 0 y 1, mientras que en el lenguaje cotidiano se comunican sobre todo porcentajes. Para ajustarse al gr\u00e1fico, se utiliza la notaci\u00f3n de proporci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Esta distribuci\u00f3n de probabilidad puede reproducirse aproximadamente utilizando esta sintaxis spss (treinta muestras pareadas de una poblaci\u00f3n.sps<\/a>). No infinitamente, pero 30 veces se extraen dos muestras con p1=p2=.04 y n1=n2=5.000. A continuaci\u00f3n, la diferencia entre las dos muestras se representa en un histograma con la distribuci\u00f3n normal introducida (el \u00faltimo gr\u00e1fico de la salida). Esta curva normal ser\u00e1 bastante similar a la curva de la figura 1. El motivo de realizar este experimento es demostrar la esencia de una distribuci\u00f3n muestral.<\/p>\n\n\n\n

El valor modal de la diferencia de conversi\u00f3n entre los dos grupos es cero. Eso tiene sentido, ambos grupos proceden de la misma poblaci\u00f3n con una conversi\u00f3n del 4%. Las desviaciones de cero tanto a la izquierda (el original lo hace mejor) como a la derecha (el alternativo lo hace mejor) pueden ocurrir y ocurrir\u00e1n, simplemente por azar. Sin embargo, cuanto m\u00e1s se alejen de cero, menor ser\u00e1 la probabilidad de que ocurran. El \u00e1rea rosa con el car\u00e1cter alfa indicado en ella es el \u00e1rea de significaci\u00f3n, o no fiabilidad=1-fiabilidad=1-,95.<\/p>\n\n\n\n

Si en una prueba la diferencia de conversi\u00f3n entre la p\u00e1gina alternativa y la p\u00e1gina original cae en la zona rosa, entonces se rechaza la hip\u00f3tesis nula de que no hay diferencia entre ambas p\u00e1ginas a favor de la hip\u00f3tesis de que la p\u00e1gina alternativa devuelve una conversi\u00f3n mayor que la original. La l\u00f3gica subyacente es que, si la hip\u00f3tesis nula fuera realmente cierta, ese resultado ser\u00eda bastante \u00abraro\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

El eje x de la figura 1 no muestra el valor de la estad\u00edstica de prueba (Z en este caso), como ser\u00eda habitual. En aras de la claridad, se ha mostrado la diferencia concreta de conversi\u00f3n entre las dos landing page.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, cuando en un split test la landing page alternativa arroja una tasa de conversi\u00f3n un 0,645% mayor o m\u00e1s que la landing page original (por tanto, entra en la zona de significaci\u00f3n), entonces se rechaza la hip\u00f3tesis nula que afirma que no hay diferencia de conversi\u00f3n entre las landing pages a favor de la hip\u00f3tesis<\/a> de que la alternativa lo hace mejor (el 0,645% corresponde a un valor Z de la estad\u00edstica de prueba de 1,65).<\/p>\n\n\n\n

La ventaja del enfoque \u00abtama\u00f1o de muestra por defecto\u00bb es que, al elegir un tama\u00f1o de muestra fijo, se introduce una cierta normalizaci\u00f3n. Varias pruebas son comparables \u00abtienen las mismas posibilidades\u00bb a ese respecto.<\/p>\n\n\n\n

El inconveniente de este enfoque es que, mientras que la probabilidad de rechazar la hip\u00f3tesis nula cuando la hip\u00f3tesis nula (H0<\/sub> ) es cierta es bien conocida, a saber, el alfa autoseleccionado de 0,05, la probabilidad de no <\/em>rechazar H0<\/sub> cuando H0<\/sub> no es cierta <\/em>sigue siendo desconocida<\/em>. Se trata de dos decisiones falsas<\/em>, conocidas como error de tipo 1 y error de tipo 2<\/a>, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n

Se comete un error de tipo 1, o alfa<\/strong>, cuando se rechaza H0 <\/sub> , cuando en realidad es cierta H0<\/sub> . Alfa es la probabilidad de decir en el resultado de una prueba que hay un efecto de la manipulaci\u00f3n, cuando en realidad no lo hay a nivel poblacional. 1-alfa es la probabilidad de aceptar la hip\u00f3tesis nula<\/a> cuando es cierta -una decisi\u00f3n correcta-<\/em>. Esto se llama fiabilidad.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Se comete un error de tipo 2<\/a>, o beta<\/strong>, cuando no se <\/em>rechaza H0 <\/sub> , cuando en realidad H0<\/sub> no es <\/em>cierta. Beta es la probabilidad de decir en el resultado de una prueba que no hay efecto de la manipulaci\u00f3n, cuando en realidad s\u00ed lo hay a nivel poblacional. 1-beta es la probabilidad de rechazar la hip\u00f3tesis nula cuando no es cierta -una decisi\u00f3n correcta-<\/em>. Esto se llama potencia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La potencia es una funci\u00f3n de alfa, el tama\u00f1o de la muestra y el efecto (el efecto aqu\u00ed es la diferencia de conversi\u00f3n entre las dos landing pages, es decir, a nivel de poblaci\u00f3n, el valor a\u00f1adido del sitio alternativo en comparaci\u00f3n con el sitio original). Cuanto menores sean el alfa, el tama\u00f1o de la muestra o el efecto, menor ser\u00e1 la potencia.<\/p>\n\n\n\n

En este ejemplo, el analista fija el alfa en 0,05. El analista tambi\u00e9n fija el tama\u00f1o de las muestras: 5000 para la original y 5000 para la alternativa. Queda el efecto. Y el efecto real es, por definici\u00f3n, desconocido. Sin embargo, no deja de ser realista utilizar objetivos comerciales o cifras de experiencia como valor de anclaje, como formul\u00f3 el comercializador en el caso actual: una mejora esperada del 4% al 5%. Ahora bien, si ese efecto fuera realmente cierto, el comercializador querr\u00eda, por supuesto, encontrar resultados estad\u00edsticamente significativos en una prueba.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo puede ayudar a comprender este concepto y a aclarar la importancia de la potencia: supongamos que la conversi\u00f3n real (=poblaci\u00f3n) de la p\u00e1gina alternativa es efectivamente del 5%. La distribuci\u00f3n muestral para la diferencia entre dos proporciones con conversi\u00f3n1=4%, conversi\u00f3n2=5% y n1=n2=5.000se representa en combinaci\u00f3n con la distribuci\u00f3n muestral mostrada anteriormente para la diferencia entre dos proporciones con conversi\u00f3n1=conversi\u00f3n2=4% y n1=n2=5.000 (figura 1).<\/p>\n\n\n\n

Figura 2: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=0,04, n1=n2=5.000(l\u00ednea roja) y p1=0,04, p2=0,05, n1=n2=5.000 (l\u00ednea azul punteada), con una prueba unilateral y una fiabilidad de 0,95.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La l\u00ednea azul punteada muestra la distribuci\u00f3n muestral de la diferencia de tasas de conversi\u00f3n entre la original y la alternativa cuando en realidad (a nivel de poblaci\u00f3n) la p\u00e1gina original realiza un 4% de conversi\u00f3n y la p\u00e1gina alternativa un 5%, con muestras de 5.000 cada una. La distribuci\u00f3n muestral cuandoH0<\/sub> es verdadera, la l\u00ednea roja, se ha desplazado b\u00e1sicamente hacia la derecha. El valor modal de esta nueva distribuci\u00f3n con el supuesto efecto del 1% es, por supuesto, del 1%, con desviaciones aleatorias tanto a la izquierda como a la derecha.<\/p>\n\n\n\n

Ahora, todos los resultados, es decir, los resultados de las pruebas, a la derecha de la l\u00ednea verde (que marca el \u00e1rea de significaci\u00f3n) se consideran significativos. Todas las observaciones situadas a la izquierda de la l\u00ednea verde se consideran no significativas<\/em>. El \u00e1rea bajo la distribuci\u00f3n \u00abazul\u00bb a la izquierda de la l\u00ednea de significaci\u00f3n es beta, la probabilidad de no rechazar H0<\/sub> cuando H0<\/sub> no es en realidad cierta (una decisi\u00f3n falsa), y abarca el 22% de esa distribuci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Esto hace que el \u00e1rea bajo la distribuci\u00f3n azul a la derecha de la l\u00ednea de significaci\u00f3n sea el \u00e1rea de potencia, y esta \u00e1rea cubre el 78% de la distribuci\u00f3n muestral. La probabilidad de rechazar H0<\/sub> cuando H0<\/sub> no es cierta, es una decisi\u00f3n correcta.<\/p>\n\n\n\n

Por tanto, la potencia de esta prueba espec\u00edfica con sus par\u00e1metros espec\u00edficos es de 0,78.<\/p>\n\n\n\n

En el 78% de los casos en que se realice esta prueba, se obtendr\u00e1 un efecto significativo y, en consecuencia, se rechazar\u00e1 H0<\/sub> . Podr\u00eda ser aceptable, o quiz\u00e1 no lo sea; es una cuesti\u00f3n sobre la que deben ponerse de acuerdo el comercializador y el analista.<\/p>\n\n\n\n

No es una cuesti\u00f3n sencilla, pero es importante. Supongamos, por ejemplo, que una expectativa de aumento del 10% en la conversi\u00f3n fuera realista, adem\u00e1s de comercialmente interesante: 4,0% original frente al 4,4% de la alternativa. Entonces la situaci\u00f3n cambia como sigue.<\/p>\n\n\n\n

Figura 3: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.040, n1=n2=5.000 (l\u00ednea roja) y p1=.040, p2=.044, n1=n2=5.000 (l\u00ednea azul punteada), con una prueba unilateral y una fiabilidad de .95.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Ahora la potencia es de 0,26. En estas circunstancias, la prueba no tendr\u00eda mucho sentido, de hecho es contraproducente, ya que la probabilidad de que dicha prueba conduzca a un resultado significativo es tan baja como 0,26.<\/p>\n\n\n\n

Las cifras anteriores se han calculado y realizado con la aplicaci\u00f3n \u00abGpower<\/strong>\u00ab:<\/p>\n\n\n\n

Este programa calcula la potencia alcanzada <\/strong>para muchos tipos de pruebas, bas\u00e1ndose en el tama\u00f1o de muestra deseado, el alfa y el efecto supuesto.<\/p>\n\n\n\n

Del mismo modo, el tama\u00f1o requerido de la muestra puede calcularse a partir de la potencia deseada<\/strong>, el alfa y el efecto esperado, el alfa requerido <\/strong>puede calcularse a partir de la potencia deseada, el tama\u00f1o de la muestra y el efecto esperado, y el efecto requerido <\/strong>puede calcularse a partir de la potencia deseada, el alfa y el tama\u00f1o de la muestra.<\/p>\n\n\n\n

Si se desea una potencia de 0,95 para un supuesto p1=0,040, p2=0,044, entonces los tama\u00f1os de muestra necesarios son 54,428 cada uno.<\/p>\n\n\n\n

Figura 4: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.040 (l\u00ednea roja) y p1=.040, p2=.044 (l\u00ednea azul punteada), utilizando una prueba unilateral, con una fiabilidad de 0,95 y una potencia de 0,95.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Esta figura muestra informaci\u00f3n omitida en los gr\u00e1ficos anteriores. Tambi\u00e9n da una impresi\u00f3n de la interfaz del programa.<\/p>\n\n\n\n

Descargar gratis: Gu\u00eda de tests A\/B<\/a><\/span><\/em><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Aspectos importantes del an\u00e1lisis de potencia <\/strong>son la evaluaci\u00f3n cuidadosa de las consecuencias de rechazar la hip\u00f3tesis nula cuando la hip\u00f3tesis nula es de hecho cierta -por ejemplo, bas\u00e1ndose en los resultados de las pruebas se pone en marcha una campa\u00f1a costosa suponiendo que ser\u00e1 un \u00e9xito y ese \u00e9xito no se cumple- y las consecuencias de no rechazar la hip\u00f3tesis nula cuando la hip\u00f3tesis nula no es cierta -por ejemplo, bas\u00e1ndose en los resultados de las pruebas no se pone en marcha una campa\u00f1a, mientras que habr\u00eda sido un \u00e9xito-.<\/p>\n\n\n

Soluci\u00f3n: ‘n\u00famero predeterminado de conversiones’\u00a0<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n

El analista dice: haz un split con un m\u00ednimo de 100 conversiones por p\u00e1gina competidora y una prueba unilateral con una fiabilidad de 0,95.<\/p>\n\n\n\n

En el caso actual, con una conversi\u00f3n esperada de la p\u00e1gina original del 4% y una conversi\u00f3n esperada de la p\u00e1gina alternativa del 5%, se aconsejar\u00e1 un m\u00ednimo de 2.500 observaciones por p\u00e1gina.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, cuando se somete a la prueba de potencia, este escenario demuestra una potencia de poco m\u00e1s de 0,5.<\/p>\n\n\n\n

Figura 5: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.04, n1=n2=2500 (l\u00ednea roja) y p1=.04, p2=.05, n1=n2=2500 (l\u00ednea azul punteada) utilizando una prueba unilateral, con una fiabilidad de 0,95.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Para obtener una mayor potencia, debe haber un efecto mayor, debe elegirse una muestra de mayor tama\u00f1o o debe aumentarse alfa, por ejemplo a 0,2:<\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Un alfa de 0,2 devuelve una potencia de 0,8. La potencia es m\u00e1s aceptable; el \u00abcoste\u00bb de esta mayor potencia consiste en una mayor probabilidad de rechazar H0<\/sub> cuando H0 <\/sub> es realmente cierta.<\/p>\n\n\n\n

Una vez m\u00e1s, las consideraciones empresariales que implican el impacto de alfa y beta desempe\u00f1an un papel clave en tales decisiones.<\/p>\n\n\n\n

El enfoque del \u00abn\u00famero de conversiones por defecto\u00bb, con su regla emp\u00edrica sobre el n\u00famero de conversiones, en realidad pone una especie de l\u00edmite a los tama\u00f1os de los efectos que a\u00fan tienen sentido someter a prueba (es decir, con una potencia razonable). En ese sentido, tambi\u00e9n supone una especie de estandarizaci\u00f3n, y eso en s\u00ed mismo no es un problema, siempre que se comprendan y reconozcan sus consecuencias.<\/p>\n\n\n

Soluci\u00f3n: ‘resultado significativo de la muestra<\/strong><\/strong>‘<\/h4>\n\n\n

El analista dice: split test con suficientes observaciones para obtener un resultado estad\u00edsticamente significativo si en la prueba se produce realmente el supuesto efecto, prueba unilateral con una fiabilidad de 0,95.<\/p>\n\n\n\n

Suena un poco raro, y lo es. Por desgracia, esta l\u00f3gica se aplica a menudo en la pr\u00e1ctica. El tama\u00f1o de muestra necesario se calcula b\u00e1sicamente suponiendo que el supuesto efecto se produce realmente en la muestra.<\/p>\n\n\n\n

En el ejemplo utilizado: si en una prueba el original tiene una conversi\u00f3n del 4% y el alternativo del 5%, entonces ser\u00edan necesarios 2.800 casos por grupo para alcanzar la significaci\u00f3n estad\u00edstica. Esto puede demostrarse con la sintaxis spss adjunta (limit at significant test result.sps).<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de c\u00e1lculos son aplicados por diversas herramientas en l\u00ednea que ofrecen calcular el tama\u00f1o de la muestra. Este enfoque ignora el concepto de error de muestreo aleatorio, ignorando as\u00ed la esencia de la estad\u00edstica inferencial y la comprobaci\u00f3n de hip\u00f3tesis nulas. En la pr\u00e1ctica, siempre dar\u00e1 una potencia de 0,5 m\u00e1s un peque\u00f1o exceso adicional.<\/p>\n\n\n\n

Figura7: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.04, n1=n2=2800 (l\u00ednea roja) y p1=.04, p2=.05, n1=n2=2800 (l\u00ednea azul punteada), utilizando una prueba unilateral, con una fiabilidad de .95.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure7:<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Con este sistema tambi\u00e9n se aplica una especie de normalizaci\u00f3n, concretamente sobre la potencia, pero \u00e9se no es el objetivo aparente para el que se invent\u00f3 este m\u00e9todo.<\/p>\n\n\n

Soluci\u00f3n: ‘fiabilidad y potencia por defecto<\/strong>‘<\/strong><\/h4>\n\n\n

El analista dice: \u00abEjecuta la divisi\u00f3n con una potencia de 0,8 y una fiabilidad de 0,95 con una prueba unilateral\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

En el caso actual, con un 4% de conversi\u00f3n para la p\u00e1gina original frente a un 5% de conversi\u00f3n esperada para la p\u00e1gina alternativa, alfa=0,05 y potencia=0,80, Gpower aconseja dos muestras de 5313.<\/p>\n\n\n\n

Figura 8: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.04(l\u00ednea roja) y p1=.04, p2=.05 (l\u00ednea azul punteada), utilizando una prueba unilateral con fiabilidad 0,95 y potencia 0,80.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Este enfoque utiliza la fiabilidad deseada, el efecto esperado y la <\/em>potencia deseada en el c\u00e1lculo del tama\u00f1o de muestra necesario.<\/p>\n\n\n\n

Ahora el analista tiene asidero en la probabilidad de que un efecto esperado\/deseado\/necesario conduzca a resultados estad\u00edsticamente significativos en una prueba, a saber, .8.<\/p>\n\n\n\n

Algunas herramientas online, por ejemplo la Calculadora de Duraci\u00f3n de Pruebas Divididas<\/a> de VWO, utilizan el concepto de potencia en su c\u00e1lculo del tama\u00f1o de la muestra.<\/p>\n\n\n\n

En una presentaci\u00f3n de VWO \u00abVisitantes necesarios para tests A\/B<\/a>\u00bb se menciona una potencia de 0,8 como medida habitual.<\/p>\n\n\n\n

Cabe preguntarse por qu\u00e9 deber\u00eda ser una norma aceptable. \u00bfPor qu\u00e9 no se podr\u00eda utilizar de forma m\u00e1s din\u00e1mica el tama\u00f1o de la potencia, as\u00ed como el tama\u00f1o de la fiabilidad?<\/p>\n\n\n

Soluci\u00f3n: ‘fiabilidad y potencia deseadas<\/strong><\/strong>‘<\/h4>\n\n\n

El analista dice: divide la carrera con la potencia y fiabilidad deseadas mediante una prueba unilateral.<\/p>\n\n\n\n

Sigue una discusi\u00f3n sobre qu\u00e9 es una potencia y una fiabilidad aceptables en este caso, con como conclusi\u00f3n, digamos, ambas del 90%. Resultado seg\u00fan Gpower, 2 veces 5.645 observaciones:<\/p>\n\n\n\n

Figura 9: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=,04 (l\u00ednea roja) y p1=,04, p2=,05 (l\u00ednea azul punteada), utilizando una prueba unilateral con fiabilidad=,90 y potencia=,90.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00bfY si el vendedor dice \u00abSe tarda demasiado en reunir tantas observaciones\u00bb? Entonces la landing page dejar\u00e1 de ser importante. Hay espacio para un total de 3.000 observaciones de prueba. La fiabilidad es tan importante como la potencia. Es preferible realizar la prueba y tomar una decisi\u00f3n\u00bb?<\/p>\n\n\n\n

Resultado sobre la base de esta restricci\u00f3n: fiabilidad y potencia ambas de 0,75. Si esto no plantea problemas a los interesados, la prueba puede continuar sobre la base de alfa=.25 y potencia=.75.<\/p>\n\n\n\n

Figura 10: distribuciones muestrales para la diferencia entre dos proporciones con p1=p2=.04, n1=n2=1500 (l\u00ednea roja), y p1=.04, p2=.05, n1=n2=1500(l\u00ednea azul punteada), utilizando una prueba unilateral con igual fiabilidad y potencia.<\/em><\/p>\n\n\n

\n
\"Figure<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Este enfoque permite una elecci\u00f3n flexible de la fiabilidad y la potencia. La consiguiente falta de normalizaci\u00f3n es una desventaja.<\/p>\n\n\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n

Existen m\u00faltiples enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra necesario, desde los de l\u00f3gica cuestionable hasta los muy fundamentados.<\/p>\n\n\n\n

Para los \u00abexperimentos cruciales\u00bb de importancia estrat\u00e9gica, se da preferencia al m\u00e9todo m\u00e1s completo, en cuyo c\u00e1lculo intervienen tanto \u00abla fiabilidad deseada como la potencia\u00bb. Si no hay posibilidad de contrastar efectos anteriores, se puede estimar un efecto utilizando un piloto con \u00abtama\u00f1o de muestra por defecto\u00bb o \u00abn\u00famero de conversiones por defecto\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Para la mayor\u00eda de las decisiones a lo largo del a\u00f1o se recomienda \u00abfiabilidad y potencia por defecto\u00bb, por razones de comparabilidad entre pruebas.<\/p>\n\n\n\n

Trabajar con los enfoques recomendados basados en el riesgo calculado conducir\u00e1 a una optimizaci\u00f3n valiosa y a una toma de decisiones correcta.<\/p>\n\n\n\n

Nota: Las capturas de pantalla utilizadas en el blog pertenecen al autor.<\/em><\/p>\n\n\n

Preguntas frecuentes sobre el tama\u00f1o de la muestra de los tests A\/B<\/strong><\/h2>\n\n\n
\u00bfCu\u00e1l es la f\u00f3rmula para determinar el tama\u00f1o de la muestra?<\/strong>

Existen m\u00faltiples enfoques para determinar el tama\u00f1o de muestra necesario para los tests A\/B. Para los \u00abexperimentos cruciales\u00bb de importancia estrat\u00e9gica, se da preferencia al m\u00e9todo m\u00e1s completo, en cuyo c\u00e1lculo intervienen tanto \u00abla fiabilidad deseada como la potencia\u00bb.<\/p> <\/div>

\u00bfCu\u00e1l debe ser el tama\u00f1o de muestra necesario para una prueba ab?<\/strong>

En el mundo online, las posibilidades de realizar tests A\/B con casi cualquier cosa son inmensas. El tama\u00f1o de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para demostrar con significaci\u00f3n estad\u00edstica que la versi\u00f3n alternativa es mejor que la original.<\/p> <\/div> <\/div>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

(Este post es una explicaci\u00f3n cient\u00edfica del tama\u00f1o \u00f3ptimo de la muestra para que tus tests sean estad\u00edsticamente correctas. Los informes de los tests de VWO est\u00e1n dise\u00f1ados para que no pierdas el tiempo buscando valores p o determinando la significaci\u00f3n estad\u00edstica: la plataforma informa de la \u00abprobabilidad de ganar\u00bb y hace que los resultados…<\/p>\n","protected":false},"author":676,"featured_media":89065,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"post_read_time":0,"footnotes":""},"categories":[10592],"tags":[],"feature":[10541,10528],"industry-type":[],"product":[10626],"role":[10636],"region":[],"class_list":["post-89064","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-calculadoras","feature-a-b-testing-es","feature-experimentation-platform-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nAprende a calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En este post detallado, conocer\u00e1s los distintos enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado para crear e iniciar pruebas A\/B.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Aprende a calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"En este post detallado, conocer\u00e1s los distintos enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado para crear e iniciar pruebas A\/B.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/vwoofficial\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2012-08-22T13:20:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-02-06T10:07:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/OG-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"630\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Lea Marks\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@VWO\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@VWO\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Lea Marks\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"17 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\"},\"author\":{\"name\":\"Lea Marks\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/b743753e2917269e1b765350c374a3d4\"},\"headline\":\"\u00bfC\u00f3mo calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B?\",\"datePublished\":\"2012-08-22T13:20:18+00:00\",\"dateModified\":\"2026-02-06T10:07:00+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\"},\"wordCount\":3397,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png\",\"articleSection\":[\"Calculadoras\"],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":[\"WebPage\",\"FAQPage\"],\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\",\"url\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\",\"name\":\"Aprende a calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png\",\"datePublished\":\"2012-08-22T13:20:18+00:00\",\"dateModified\":\"2026-02-06T10:07:00+00:00\",\"description\":\"En este post detallado, conocer\u00e1s los distintos enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado para crear e iniciar pruebas A\/B.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#breadcrumb\"},\"mainEntity\":[{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295142333\"},{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295173233\"}],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png\",\"width\":1200,\"height\":700},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Calculadoras\",\"item\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/calculadoras\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"\u00bfC\u00f3mo calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/\",\"name\":\"Blog\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#organization\",\"name\":\"VWO\",\"url\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2018\/09\/VWOLogo.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2018\/09\/VWOLogo.png\",\"width\":780,\"height\":492,\"caption\":\"VWO\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/vwoofficial\/\",\"https:\/\/x.com\/VWO\",\"https:\/\/www.instagram.com\/vwoofficial\/\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/vwo\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/b743753e2917269e1b765350c374a3d4\",\"name\":\"Lea Marks\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2022\/03\/lea-marks-150x150.jpeg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2022\/03\/lea-marks-150x150.jpeg\",\"caption\":\"Lea Marks\"},\"description\":\"I am a multilingual content creator and storyteller, with a certain fondness for stories that bring people together, no matter how far apart they are on a map. As a native Spanish, German, English and Catalan speaker, I have a strong interest in linguistics and creative translation. When I am not writing, you can find me reading, traveling and occasionally taking a story from the page to the stage.\",\"url\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/author\/leamarks\/\"},{\"@type\":\"Question\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295142333\",\"position\":1,\"url\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295142333\",\"name\":\"\u00bfCu\u00e1l es la f\u00f3rmula para determinar el tama\u00f1o de la muestra?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Existen m\u00faltiples enfoques para determinar el tama\u00f1o de muestra necesario para los tests A\/B. Para los \\\"experimentos cruciales\\\" de importancia estrat\u00e9gica, se da preferencia al m\u00e9todo m\u00e1s completo, en cuyo c\u00e1lculo intervienen tanto \\\"la fiabilidad deseada como la potencia\\\".\",\"inLanguage\":\"es\"},\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Question\",\"@id\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295173233\",\"position\":2,\"url\":\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295173233\",\"name\":\"\u00bfCu\u00e1l debe ser el tama\u00f1o de muestra necesario para una prueba ab?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"En el mundo online, las posibilidades de realizar tests A\/B con casi cualquier cosa son inmensas. El tama\u00f1o de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para demostrar con significaci\u00f3n estad\u00edstica que la versi\u00f3n alternativa es mejor que la original.\",\"inLanguage\":\"es\"},\"inLanguage\":\"es\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Aprende a calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B","description":"En este post detallado, conocer\u00e1s los distintos enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado para crear e iniciar pruebas A\/B.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Aprende a calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B","og_description":"En este post detallado, conocer\u00e1s los distintos enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado para crear e iniciar pruebas A\/B.","og_url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/","og_site_name":"Blog","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/vwoofficial\/","article_published_time":"2012-08-22T13:20:18+00:00","article_modified_time":"2026-02-06T10:07:00+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":630,"url":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/OG-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png","type":"image\/png"}],"author":"Lea Marks","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@VWO","twitter_site":"@VWO","twitter_misc":{"Escrito por":"Lea Marks","Tiempo de lectura":"17 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/"},"author":{"name":"Lea Marks","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/b743753e2917269e1b765350c374a3d4"},"headline":"\u00bfC\u00f3mo calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B?","datePublished":"2012-08-22T13:20:18+00:00","dateModified":"2026-02-06T10:07:00+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/"},"wordCount":3397,"publisher":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png","articleSection":["Calculadoras"],"inLanguage":"es"},{"@type":["WebPage","FAQPage"],"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/","url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/","name":"Aprende a calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B","isPartOf":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png","datePublished":"2012-08-22T13:20:18+00:00","dateModified":"2026-02-06T10:07:00+00:00","description":"En este post detallado, conocer\u00e1s los distintos enfoques para calcular el tama\u00f1o de muestra deseado para crear e iniciar pruebas A\/B.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#breadcrumb"},"mainEntity":[{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295142333"},{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295173233"}],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#primaryimage","url":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png","contentUrl":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2012\/08\/Feature-image_How-to-Calculate-AB-Testing-Sample-Sizes.png","width":1200,"height":700},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Calculadoras","item":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/calculadoras\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"\u00bfC\u00f3mo calcular el tama\u00f1o de las muestras de los tests A\/B?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#website","url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/","name":"Blog","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#organization","name":"VWO","url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2018\/09\/VWOLogo.png","contentUrl":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2018\/09\/VWOLogo.png","width":780,"height":492,"caption":"VWO"},"image":{"@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/vwoofficial\/","https:\/\/x.com\/VWO","https:\/\/www.instagram.com\/vwoofficial\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/vwo"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/b743753e2917269e1b765350c374a3d4","name":"Lea Marks","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2022\/03\/lea-marks-150x150.jpeg","contentUrl":"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/3\/2022\/03\/lea-marks-150x150.jpeg","caption":"Lea Marks"},"description":"I am a multilingual content creator and storyteller, with a certain fondness for stories that bring people together, no matter how far apart they are on a map. As a native Spanish, German, English and Catalan speaker, I have a strong interest in linguistics and creative translation. When I am not writing, you can find me reading, traveling and occasionally taking a story from the page to the stage.","url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/author\/leamarks\/"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295142333","position":1,"url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295142333","name":"\u00bfCu\u00e1l es la f\u00f3rmula para determinar el tama\u00f1o de la muestra?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Existen m\u00faltiples enfoques para determinar el tama\u00f1o de muestra necesario para los tests A\/B. Para los \"experimentos cruciales\" de importancia estrat\u00e9gica, se da preferencia al m\u00e9todo m\u00e1s completo, en cuyo c\u00e1lculo intervienen tanto \"la fiabilidad deseada como la potencia\".","inLanguage":"es"},"inLanguage":"es"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295173233","position":2,"url":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/#faq-question-1580295173233","name":"\u00bfCu\u00e1l debe ser el tama\u00f1o de muestra necesario para una prueba ab?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"En el mundo online, las posibilidades de realizar tests A\/B con casi cualquier cosa son inmensas. El tama\u00f1o de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para demostrar con significaci\u00f3n estad\u00edstica que la versi\u00f3n alternativa es mejor que la original.","inLanguage":"es"},"inLanguage":"es"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/89064","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/676"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=89064"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/89064\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":105320,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/89064\/revisions\/105320"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/89065"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=89064"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=89064"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=89064"},{"taxonomy":"feature","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/feature?post=89064"},{"taxonomy":"industry-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/industry-type?post=89064"},{"taxonomy":"product","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/product?post=89064"},{"taxonomy":"role","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/role?post=89064"},{"taxonomy":"region","embeddable":true,"href":"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/region?post=89064"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}