Calculadora de significancia de A/B split-testing
Integrado con ❤️ para testeo, optimización, UX, CRO y equipos de diseño.
P-Value
0Significant?
YesEl valor p es x.xx. Por tanto, tus resultados tienen significancia estadística.
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.
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.
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.
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.
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.
