Una prueba A/B funciona bien. La variante B parece mejor, incluso estadísticamente significativa. Decisión tomada, prueba completada.
Pero poco después, el resultado se anula. La mejora se desvanece. ¿Qué ha fallado?
Muchos se basan en el valor p. Éste sólo muestra si una diferencia es probable. No la certeza real del resultado.
Los intervalos de confianza ayudan en este sentido. Muestran la estabilidad del resultado de la prueba y el grado de incertidumbre que contiene.
Sin este conocimiento, tomará decisiones que le costarán dinero más adelante.
Índice
Intervalo de confianza: qué es realmente y por qué lo necesita
Un intervalo de confianza le indica con qué precisión se estima su tasa de conversión.
Ejemplo: Ha analizado a 2.000 usuarios, de los cuales 82 han convertido. El resultado es una tasa de conversión de 4,1 %.
Una herramienta estadística calcula un intervalo de confianza de [3,3 % - 5,0 %], con un nivel de confianza del 95 %.
Esto significa que si se ejecuta la misma prueba 100 veces con nuevos usuarios, el resultado real estaría dentro de este intervalo en aproximadamente 95 de estas ejecuciones.
¿Cuál es el nivel de confianza?
El nivel de confianza indica hasta qué punto puede estar seguro de que el intervalo contiene el valor verdadero.
En la práctica, casi siempre se utiliza 95 %. Un buen compromiso entre seguridad y eficacia.
Cuanto más alto sea el nivel, más amplio será el intervalo, pero también más prudente será su evaluación.
Por qué es importante
- Una cifra porcentual parece precisa, pero es sólo una estimación
- Sólo el intervalo muestra la fiabilidad de esta estimación
- Cuanto más pequeña es la muestra, mayor es la fluctuación
- Cuanto mayor es el nivel de confianza, más conservadora es la valoración
Cómo validan las pruebas A/B los intervalos de confianza
Imagine que está probando dos variantes de una página de destino:
- Variante A: Conversión 4.1 %
- Variante B: Conversión 4.9 %
Sin más información, B parece el claro ganador. Pero sólo un vistazo a los intervalos de confianza muestra si se puede confiar en ella:
A: [3,6 % - 4,6 %]
B: [4,3 % - 5,5 %]
Los intervalos no se solapan. Es una señal clara: la mejora es probablemente real.
Otro escenario:
A: [3,6 % - 4,6 %]
B: [4.0 % - 5.3 %]
Ahora hay un solapamiento. Esto significa que las dos variantes podrían funcionar igual de bien. La diferencia medida puede haber surgido por casualidad. Una decisión sobre esta base sería arriesgada.
Regla de oro:
- No hay solapamiento → Decisión posible
- Solapamiento → resultado incierto, ampliar prueba o conjunto a más base de datos.
Lo que esto le aporta
- Puede reconocer si una diferencia se verifica estadísticamente o sólo parece existir
- No sólo tomará decisiones más rápido, sino también con mayor calidad.
- Se reduce el riesgo de invertir recursos en una variante supuestamente mejor
Las zonas de riesgo subestimadas: Nivel de confianza, errores de primer y segundo tipo
Una prueba A/B muestra un nivel de confianza del 95 %. Suena fiable, pero ¿qué significa exactamente?
Significa que si realiza la misma prueba cien veces con otros visitantes, el resultado real estará dentro del intervalo de confianza calculado en unos 95 casos. Sin embargo, en cinco casos no será así. Este cinco por ciento corresponde a la probabilidad de error que se tiene en cuenta en cada prueba. Es el llamado error de primer tipo.
Error tipo 1.: Crees que un resultado aleatorio es real
Un ejemplo:
- Variante A: 4,1 conversiones % (820 conversiones con 20.000 visitantes)
- Variante B: 4,6 conversiones % (920 conversiones con 20.000 visitantes)
- Valor p: 0,045
- Intervalos de confianza:
A: [3.8 % - 4,4 %]
B: [4,3 % - 4.9 %]
Parece convincente. B parece mejor, los intervalos apenas se solapan. No obstante, el resultado puede haberse producido por casualidad. En este caso, la decisión sería errónea, aunque la prueba fuera formalmente correcta.
¿Por qué? Los dos intervalos de confianza están próximos entre sí. La variante A termina en 4,4 %, la variante B empieza en 4,3 %. Esta diferencia mínima puede haber surgido por casualidad. En realidad, ambas variantes podrían funcionar igual de bien. El método reconoce la "significación", pero no la incertidumbre que subyace al resultado. Éste es precisamente el primer tipo de error: se cree que una variante es mejor, aunque el efecto no sea fiable.
Error 2: Pasar por alto una variante realmente mejor
Otro escenario:
- Variante A: 4,1% (123 conversiones con 3.000 visitantes)
- Variante B: 4,8% (144 conversiones con 3.000 visitantes)
- Valor p: 0,12
- Intervalos de confianza:
A: [3,4 % - 4,9 %]
B: [4.0 % - 5.7 %]
Los valores de la variante B son mejores, pero los intervalos de confianza se solapan significativamente. El límite superior de A es el 4,9%, el límite inferior de B es el 4,0%. Esto significa que la diferencia no es suficientemente clara.
¿Por qué se trata de un segundo tipo de error?
Porque aunque el efecto existe, no es estadísticamente verificable. Al menos no con esta cantidad de datos. La potencia de la prueba no es suficiente para hacer visible la diferencia. Usted rechaza la variante B, aunque en realidad es mejor. El error no está en la interpretación, sino en la inadecuada base de datos.
En estos casos, sólo una cosa ayuda: Amplíe la duración de la prueba, recopile más datos o tome su decisión basándose en criterios adicionales. Podrían ser, por ejemplo, el tamaño del efecto, el impacto empresarial o la experiencia previa. Si se llega a una conclusión generalizada de "no significativo", a menudo se pierden oportunidades reales.
Cómo planificar el tiempo de ejecución de la prueba y el tamaño de la muestra con intervalos de confianza
¿Qué influye en la amplitud del intervalo de confianza?
Un intervalo de confianza se hace más estrecho cuantos más datos se recogen.
Hay tres factores decisivos:
- Tamaño de la muestra: A más usuarios, menos ruido estadístico
- Estabilidad de las tasas de conversión: Las grandes fluctuaciones aumentan el intervalo
- Nivel de confianza: Un nivel más alto significa un intervalo más amplio
Ejemplo: Cómo influye la diferencia prevista en su planificación
Se espera una mejora de alrededor de 1,5 puntos porcentuales.
¿De qué tamaño tiene que ser la muestra por variante?
- A 4,0 % frente a 5,5 %: aprox. 3.500 visitantes por variante
- A 4,0 % frente a 4,5 %: aprox. 19.000 visitantes por variante
Conclusión: Los efectos pequeños requieren grandes cantidades de datos. Si los subestima, obtendrá intervalos de confianza que se solapan considerablemente y resultados en los que no puede confiar.
Recomendación para la práctica
Planifique siempre las pruebas al revés: determine el efecto mínimo que desea probar y calcule a partir de ahí el tamaño de muestra necesario. Utilice para ello una calculadora de significación. No empiece a ciegas, sino con un objetivo claro de duración, volumen de datos y nivel de confianza.
Las pruebas A/B sin una planificación del tamaño bien fundamentada sólo generan ruido estadístico en caso de duda.
Escollos prácticos: los errores más comunes al pensar en los intervalos de confianza
Error 1: Confundir intervalo de confianza con certeza
Error 2: Cancelar la prueba en cuanto se alcanza la significación
Error 3: Comparar intervalos de confianza como valores fijos
Error 4: Estadísticamente significativo = prácticamente relevante
Error 5: Comparar varias variantes sin personalizarlas
Conclusión y recomendaciones prácticas: cómo utilizar las estadísticas para mejorar las pruebas
Los intervalos de confianza no son conocimientos adicionales para empollones de estadística. Son una herramienta clave para cualquiera que quiera analizar de forma fiable las pruebas A/B y tomar decisiones bien fundamentadas.
Quienes las ignoran van a ciegas. Los que las utilizan correctamente no sólo reconocen si un resultado es seguro, sino también hasta qué punto lo es y cuál podría ser realmente la magnitud del efecto.
Tres lecciones clave
1. un único valor porcentual no es suficiente
Sin un intervalo de confianza, no existe un marco para clasificar correctamente los resultados.
2. la importancia por sí sola no basta
Estadísticamente llamativo no equivale a relevante desde el punto de vista operativo. La anchura del intervalo marca la diferencia.
3. la calidad de las pruebas depende de la preparación
Si no se planifica el tamaño, no se pueden hacer afirmaciones fiables ni siquiera con estadísticas limpias.
Tres recomendaciones prácticas
1. comprobar conscientemente los intervalos de confianza
En cada informe de ensayo, preste atención a la proximidad de los intervalos y a si se solapan.
2. planificar el tamaño antes de iniciar la prueba
Utilice una calculadora para determinar el tamaño de la muestra y el tiempo de ejecución en función de sus expectativas.
3. no acepte los resultados de las herramientas sin comprobarlos
Pregúntese qué le muestra exactamente su herramienta y cómo se realiza el cálculo.
Quienes comprenden los intervalos de confianza hacen pruebas con previsión y toman decisiones que funcionan.
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