DE
Calculadora de Significância Estatística de Teste A/B
Deseja realizar um teste A/B online? Calcule sua significância com a nossa calculadora orientada por bayesianos criada para experimentação, CRO e otimização de UX.
P-Value
(Range from 0-1)0.334
Significance
No
O que é significância estatística?
Significância estatística é a quantificação da probabilidade de um resultado obtido ser devido ao acaso ou a algum fator de interesse. Você pode utilizar uma calculadora de significância para avaliar e interpretar seus resultados com confiança. A abordagem orientada por dados permite que você tome decisões informadas para otimização e, por fim, alcance os resultados desejados.
Diferentes abordagens para calcular a significância estatística
As duas abordagens comumente usadas são a Frequentista e a Bayesiana, que alimentam diferentes calculadoras de estatísticas de teste. Veja a seguir uma breve informação sobre cada uma delas.
Frequentista
A estatística frequentista envolve o exame da frequência dos eventos. Ela analisa a frequência com que algo acontece em uma determinada situação.
Bayesiana
A estatística bayesiana trata de mudar sua opinião. Ela começa com uma crença inicial chamada de prévia, que vem da experiência no domínio. Em seguida, você reúne evidências para apoiar ou contestar essa crença. Após examinar as evidências, sua opinião deve ser atualizada com base nas novas informações adquiridas.
Como calculamos a significância estatística?
Veja como você pode calcular a significância estatística usando as abordagens frequentista e bayesiana.
Abordagem Frequentista
A abordagem frequentista da significância estatística baseia-se no valor p. Para determinar o valor p usando a abordagem Frequentista, você precisará das seguintes informações importantes:
- A diferença média entre as duas hipóteses
- O desvio padrão da diferença entre as duas hipóteses
- O tamanho da amostra de cada hipótese
Depois de reunir esses dados necessários, você pode calcular facilmente o valor p usando uma ferramenta de teste de significância ou uma calculadora de nível de significância. Se o valor p obtido for 0,05, a probabilidade de variação é de 5%.
Abordagem Bayesiana
Nessa abordagem, o cálculo da significância estatística é feito por meio da probabilidade posterior. A probabilidade posterior considera os dados disponíveis e representa a probabilidade de a hipótese A ou B ser verdadeira. A abordagem leva em conta tanto as crenças anteriores quanto as evidências observadas nos dados.
Para calcular a probabilidade posterior, é empregado o teorema de Bayes. O teorema de Bayes é uma fórmula matemática que combina a probabilidade anterior de uma hipótese com a probabilidade dos dados para derivar a probabilidade atualizada ou posterior.
Uma probabilidade posterior de mais de 95% é considerada uma forte evidência a favor da hipótese.
Saiba mais sobre nossa abordagem bayesiana na série de artigos que criamos sobre testes A/B bayesianos no VWO.
Por que usamos a estatística bayesiana?
Relatórios de Teste Intuitivos
Na VWO, reconhecemos que os usuários não estatísticos muitas vezes interpretam erroneamente o valor p frequentista como uma probabilidade posterior bayesiana, o que leva a conclusões incorretas sobre a superioridade de uma variação em relação a outra. Para resolver esse problema, desenvolvemos o primeiro mecanismo estatístico bayesiano do setor.
Nosso mecanismo estatístico bayesiano fornece aos usuários resultados facilmente compreensíveis, eliminando o risco de cometer erros ao realizar testes A/B sobre faturamento ou outros indicadores-chave de desempenho (KPIs) cruciais. Ao adotar uma abordagem mais intuitiva, garantimos que nossos usuários obtenham insights precisos de nossa calculadora de significância estatística de teste A/B.
Com a nossa solução, você pode ter confiança na significância estatística dos seus resultados, tomando decisões informadas para otimizar seus testes, a geração de faturamento e a experiência geral do usuário. Diga adeus às interpretações errôneas e aproveite o poder da calculadora de teste A/B bayesiana para obter resultados de teste A/B confiáveis e acionáveis.
Obtenha comparações claras com a linha de base
Identifique se as variações têm desempenho superior, igual ou inferior ao da linha de base com nosso mecanismo de estatísticas avançadas. Os resultados são declarados em um limite de probabilidade de 95%. Gráficos detalhados oferecem insights claros para uma tomada de decisão eficaz.
Resultados acionáveis, mais rápido
O VWO Testing oferece dois objetivos de teste, “Melhor” e “Melhor ou Equivalente”, ambos baseados na ROPE (Região de Equivalência Prática), que oferece poder assimétrico nos testes.
O objetivo “Melhor” o ajuda a identificar rapidamente variações de baixo desempenho. Isso acelera suas avaliações e permite que você se concentre mais rapidamente na implementação de mudanças bem-sucedidas.
O objetivo “Melhor ou Equivalente” fornece resultados de experimentos mais rápidos quando você está procurando uma melhoria em relação à linha de base ou um desempenho que seja essencialmente o mesmo.
