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Calculadora de significancia estadística para pruebas A/B

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Guía

Calculadora de significancia estadística en A/B

Calculadora de significancia estadística para pruebas A/B

Introduce el número de visitantes y conversiones para tu Control (A) y Variante (B) y ve inmediatamente si la diferencia entre ellos es real o solo ruido. El calculador ejecuta una prueba z de dos proporciones, calcula el valor p, el aumento absoluto y relativo, y el intervalo de confianza para la diferencia, luego convierte los números en un veredicto claro: ganador, no hay diferencia o continuar el test.

Utiliza la misma prueba z de varianza combinada que impulsa los calculadores de significancia detrás de herramientas como Optimizely, VWO y Convert. Todos los cálculos se realizan en el navegador, por lo que los números de tu experimento nunca abandonan la página.

Cómo Usar

Introduce el número total de visitantes que vieron la Control (A) experiencia y cuántos de ellos se convirtieron.
Introduce el número total de visitantes que vieron la Variante (B) experiencia y cuántos de ellos se convirtieron.
Elige un nivel de confianza (90%, 95% o 99%) y elige una prueba unica o bidireccional.
Lee el veredicto en la parte superior del panel de resultados y revisa el desglose para el valor p, el z-score, el aumento y el intervalo de confianza.
Haz clic en cualquiera de los ejemplos predefinidos en la parte inferior de las entradas para ver cómo se ve un ganador claro, un resultado fronterizo y un test de baja tráfico.

Características

Prueba z de dos proporciones — prueba de significancia de varianza combinada, el estándar para comparar tasas de conversión.
Valor p exacto — calculado a partir de la función de distribución acumulada normal usando una aproximación precisa de erf.
Unilateral o bilateral — elige según si solo te interesa que B gane a A o cualquier diferencia.
Intervalos de confianza — tanto para la diferencia absoluta (en puntos porcentuales) como para el aumento relativo.
Veredictos inteligentes — distingue entre falta de datos, no hay diferencia real y una diferencia que requiere más muestras.
Desglose visual — barras para tasas de conversión y un resumen del volumen de tráfico para que puedas detectar asignaciones desequilibradas.
100% del lado del cliente — los números de tu experimento permanecen en tu navegador, nada se sube.

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 Preguntas frecuentes

¿Qué es la significancia estadística en un test A/B?

La significancia estadística es la probabilidad de que la diferencia observada entre dos variantes sea causada por un efecto real en lugar de por azar. El umbral convencional es un valor p inferior a 0.05, lo que significa que hay menos de una oportunidad entre 5% de que la diferencia observada apareciera si las variantes fueran realmente iguales.
¿Qué significa realmente el valor p?

El valor p es la probabilidad de observar una diferencia tan grande como la que viste (o mayor) si las dos variantes realmente tuvieran el mismo comportamiento. Un valor p pequeño (por ejemplo, 0.01) significa que el resultado sería muy improbable bajo la hipótesis nula, lo cual es evidencia de que las variantes se comportan de forma diferente. El valor p no es la probabilidad de que B sea mejor que A.
¿Cuándo debo usar una prueba unica o bilateral?

Usa una prueba bilateral cuando quieras detectar cualquier diferencia entre A y B, incluyendo que B funcione peor. Usa una prueba unica cuando tengas una hipótesis direccional (B es mejor que A) decidida antes de ejecutar el experimento y no actuarías ante un resultado en la dirección opuesta. La prueba bilateral es la opción más segura por defecto en la mayoría de los experimentos de producto.
¿Cuál es la diferencia entre aumento absoluto y relativo?

El aumento absoluto es la diferencia bruta en las tasas de conversión expresada en puntos porcentuales (por ejemplo, pasar de 5% a 6% representa un aumento absoluto de 1 punto porcentual). El aumento relativo expresa ese cambio como porcentaje del valor original (pasar de 5% a 6% representa un aumento relativo del 20%). El aumento relativo es el número que normalmente citan los marketers, pero el aumento absoluto es lo que determina el impacto en dólares en un volumen dado de tráfico.