¿Cuánto tiempo tardará tu test A/B en alcanzar la significancia? Introduce tu tráfico mensual, la tasa de conversión base, el efecto que esperas y el número de variantes — y obtén al instante el tamaño de muestra necesario y la duración del test.
Introduce tu tráfico y los parámetros del test arriba, luego haz clic en Calcular para ver el tiempo de ejecución necesario y el gráfico de días por mejora.
Sabe de antemano cuánto tráfico y tiempo necesitará para obtener un resultado fiable.
Descubre cuántos visitantes y conversiones necesitas por variante para detectar el efecto que te importa.
Obtén la duración del test en días para el efecto esperado — y cómo cambia a medida que el uplift aumenta o disminuye.
Elige 90%, 95% o 99% de confianza y añade variantes para ver cómo cada elección cambia el plazo.
La calculadora determina primero el tamaño de muestra necesario para detectar el efecto esperado con el nivel de confianza elegido y un poder estadístico del 80%, utilizando una fórmula de tamaño de muestra para dos proporciones. Lo multiplica por el número de variantes para obtener el total de visitantes necesarios, luego lo divide entre tu tráfico mensual y lo convierte en días: aproximadamente visitantes totales ÷ visitantes mensuales × 30.
Las diferencias pequeñas son más difíciles de distinguir del ruido aleatorio, por lo que necesitan una muestra más grande para alcanzar la significancia. Reducir a la mitad el efecto que quieres detectar multiplica aproximadamente por cuatro el tamaño de muestra necesario — por eso las estimaciones de efecto realistas importan mucho a la hora de planificar.
La calculadora muestra tanto el tamaño de muestra por variante como el total entre todas las variantes. El total es lo que divides por tu tráfico para obtener la duración, así que más variantes o menos tráfico aumentan el tiempo de ejecución.
Tú eliges el nivel de confianza (90 %, 95 % o 99 %, bilateral). La potencia estadística está fijada en el 80 % — el valor predeterminado habitual, lo que significa una probabilidad del 80 % de detectar un efecto real del tamaño que especificaste. Mayor confianza implica una muestra más grande y una prueba más larga.
Sí — el tamaño total de la muestra escala con el número de variantes (incluido el control). Ten en cuenta que no aplica una corrección por comparaciones múltiples, por lo que con varias variantes debes considerar el tiempo de ejecución como un límite inferior y planificar algo más de margen para mantenerte estadísticamente seguro.
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