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Calculadora de significancia de A/B split-testing

Integrado con ❤️ para testeo, optimización, UX, CRO y equipos de diseño.

Número de visitantes
Número de conversiones
Control
Número de visitantes
Número de conversiones
Variation
Número de visitantes
Número de conversiones

P-Value

0

Significant?

Yes

El valor p es x.xx. Por tanto, tus resultados tienen significancia estadística.

¿Qué crees que significa?

Genial, entiendes qué es el valor p. Por desgracia, la mayoría de la gente no sabe interpretar correctamente los valores p. Es por ello que hemos creado VWO SmartStats, un motor estadístico bayesiano que acaba con la necesidad de los valores p.

Por desgracia, esto no es lo que significa realmente el valor p. No te preocupes, la mayoría de la gente no sabe interpretar correctamente los valores p. Es por ello que hemos creado VWO SmartStats, un motor estadístico bayesiano que acaba con la necesidad de los valores p.

Variations
Conversion Rate
Improvement
Probabilidad
de ser mejor
Absolute
potential loss
Conversions/
Visitors
C Control Baseline
V Variation -
Uncertainty Overlap
Variations Conversion Rate
Improvement
Significance Value
Conversions/
Visitors
C Control Baseline -
V Variation -

P-Value

(Desde 0-1)

0.334

Significance

No

¿Por qué usamos estadística bayesiana?

Informes de tests intuitivos

Hemos descubierto que los usuarios no estadísticos a menudo interpretaban, de forma incorrecta, el valor p frecuentista como una probabilidad bayesiana posterior (la probabilidad de que la variación sea mejor que el control). Por ello, creamos el primer motor estadístico bayesiano que te ofrece un resultado estadístico fácil de comprender. Un resultado intuitivo garantiza que no cometas errores al ejecutar A/B testing de los ingresos y otros KPI esenciales.

Crear variaciones de A/B testing

No se requiere el ajuste del tamaño de las muestras

VWO SmartStats se basa en la inferencia bayesiana que, a diferencia del enfoque frecuentista, no necesita un tamaño de muestra mínimo. Esto te permite ejecutar tests A/B en partes de tu sitio web o aplicaciones que es posible que no reciban mucho tráfico para poder mejorarlas. Sin embargo, lograr más tráfico para tus pruebas permite a VWO determinar tus tasas de conversión con mayor precisión, de forma que podrás tener una mayor confianza en los resultados de estas.

Crear variaciones de A/B testing

Resultados procesables, más rápidos

VWO SmartStats se ha diseñado con una métrica clave en mente: la velocidad. Hemos sacrificado algo de precisión en favor de la velocidad; no mucha, solo un poco de precisión, lo suficiente para obtener resultados más rápidos sin afectar a los beneficios. Esto te ahorra tiempo y te permite realizar más tests. Además, si necesitas certeza absoluta, calculamos la pérdida potencial máxima que tendrías y podrás decidir si los valores de pérdidas se adecuan a los riesgos que quieres asumir.

Crear variaciones de A/B testing

Preguntas frecuentes

La hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control.

El valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo).

La significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra.

El poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. Por lo tanto, un poder estadístico del 80 % significa que de 100 tests en los que las variaciones son diferentes, hay 20 en los que las variaciones son lo mismo y, como consecuencia, no existe efecto.

A/B testing rápido y simple. Prueba VWO gratis hoy mismo.

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Esta es la tasa de conversión media que puedes esperar de la variación. Las tasas de conversión "mejor" y "peor" representan el intervalo fiable del 99 % en el que es probable que se encuentre la tasa de conversión.
Esta es la mejora media que puedes esperar sobre la base si implementas la variación. Los valores "mejor" y "peor" representan el intervalo fiable del 99 % en el que es probable que se encuentre la mejora.
La probabilidad de que una variación tenga un mejor rendimiento que el resto de variaciones, incluido el control.
La proporción del número de conversiones con respecto al número total de visitantes.
En el área en la que haya un solapamiento entre variaciones, no tenemos claro qué variación funciona mejor. Si en la variación con mejor rendimiento hay mucha incertidumbre, te recomendamos encarecidamente que ejecutes el test durante más tiempo.
En cuánto se podría mejorar la tasa de conversión. Si tu pérdida potencial absoluta es del 2 % y la tasa de conversión esperada es del 10 %, significa que tienes la oportunidad de mejorar la tasa de conversión y aumentarla hasta el 12 %.
Indica la confianza que tienes en que una variación tenga un mejor rendimiento que el control. Cuanto mayor sea el nivel de significancia, mayor será la posibilidad de que las variaciones tengan un mejor rendimiento que el control (la versión original). Por ejemplo, una probabilidad del 95 % de superar al control implica que tienes un nivel de confianza del 95 % en que la variación tendrá una mejor conversión que el control. Sin embargo, debes tener en cuenta que sigue habiendo una probabilidad del 5 % de que la variación no tenga los resultados que esperabas. Hay varios factores que pueden influir en el nivel de significancia de una variación, incluida la duración de la prueba, el número de visitantes implicados, etc.

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