Test A/B - Calculadora de significación
¿Ha realizado una prueba A/B? Muy bien.
El siguiente paso es comprobar si los resultados son estadísticamente significativos.
Con nuestro Calculadora de importancia podrá calcular fácilmente la tasa de conversión, el aumento y, por supuesto, la importancia de su prueba A/B en un abrir y cerrar de ojos.
¿Ha realizado una prueba A/B? Muy bien.
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¿Cuándo es significativo el resultado de mi prueba A/B?
Al realizar una prueba A/B en su sitio web, el objetivo es, por supuesto, que la versión personalizada funcione mejor que la original. Para asegurarse de que esta mejora no se basa simplemente en el azar, es necesario realizar pruebas de significación.
Para ello, basta con introducir en nuestra calculadora las visitas y conversiones del original (A) y la variante (B). Determine también el nivel de confianza.
El nivel de confianza indica en porcentaje hasta qué punto podemos estar seguros de que nuestras estimaciones estadísticas son correctas y, por tanto, significativas.
Por ejemplo, si selecciona un nivel de confianza de 95%, el cálculo se considera significativo si se alcanza al menos un nivel de confianza de 95%.
Ejemplo de prueba A/B significativa:
En nuestro ejemplo, el original (A) con 85000 visitantes y 3326 conversiones alcanzó una tasa de conversión de 3,91%.
Con 83000 visitantes y 3403 conversiones, la variante (B) alcanzó una tasa de conversión de 4,10%. Esto supone un aumento de 4,78%.
El nivel de confianza supera nuestra condición de 95%. Esto significa que nuestra prueba A/B puede clasificarse como correcta con una probabilidad de 97,47% y, por tanto, es significativa.
En nuestro ejemplo, el original (A) con 85000 visitantes y 3326 conversiones alcanzó una tasa de conversión de 3,91%.
Con 83000 visitantes y 3403 conversiones, la variante (B) alcanzó una tasa de conversión de 4,10%. Esto supone un aumento de 4,78%.
El nivel de confianza supera nuestra condición de 95%. Esto significa que nuestra prueba A/B puede clasificarse como correcta con una probabilidad de 97,47% y, por tanto, es significativa.
Información más detallada sobre el cálculo de la significación
Condiciones para el cálculo
- Número de visitantes de control (A) y visitantes de variación (B):
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