Calculadora de significancia de test A/B
Introduce los destinatarios y conversiones de cada variante para ver las tasas de conversión, la mejora entre ellas y el nivel de confianza según una prueba z de dos proporciones, para saber si el ganador es real o solo ruido.
6.00%
7.50%
+25.0%
Confianza: 94.1% · La variante B va por delante.
Qué significa aquí la significancia
Cuando una variante supera a otra, necesitas saber si la diferencia refleja algo real o el azar. Esta calculadora ejecuta una prueba z de dos proporciones: compara las tasas de conversión e informa un nivel de confianza. El umbral habitual es el 95%; por debajo, el resultado podría invertirse fácilmente con más datos.
Una 'conversión' puede ser cualquier resultado binario: una apertura, un clic, una compra. Introduce el número de destinatarios (o visitas) y cuántos convirtieron en cada variante.
- Tasa de conversión — conversiones ÷ destinatarios, para cada variante
- Mejora relativa — cuánto supera (o queda por detrás) B respecto a A, en porcentaje
- Confianza — la probabilidad de que la diferencia no sea por azar
Ejecutar tests fiables
- Decide el tamaño de muestra antes de empezar; no pares en cuanto se ve bien
- Prueba una variable cada vez para saber qué causó el cambio
- Espera a la significancia; las muestras pequeñas oscilan mucho al principio
- Incluso al 95%, uno de cada veinte 'triunfos' es casualidad; confirma los cambios grandes
Preguntas frecuentes
¿Qué nivel de confianza debo buscar?
El 95% es el estándar para tests de marketing: una probabilidad de 1 entre 20 de que sea ruido. Para decisiones de alto riesgo, espera al 99%.
Mi test no es significativo, ¿ahora qué?
Sigue recopilando datos o acepta que las variantes rinden igual. Parar pronto en un momento favorable es el error más común del testing A/B.
¿Sirve para tests de apertura y clic?
Sí. Cualquier resultado binario vale: introduce los destinatarios y cuántos abrieron, clicaron o compraron en cada variante.
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