Calculadora de pruebas A/B para determinar la significancia estadística

La significancia estadística es determinante cuando realizas pruebas A/B porque garantiza que los resultados sean ciertos y no se produzcan por azar. 

Obtén respuestas rápidas con la calculadora de pruebas A/B de SurveyMonkey que te mostramos arriba.

Las pruebas A/B, o pruebas divididas, comparan el desempeño de dos versiones (como un concepto de producto o un material creativo para anuncios) con el objetivo de identificar qué variante es más atractiva para tu público objetivo.

Los investigadores, los profesionales de experiencia del cliente (CX) y los expertos en marketing las utilizan para poner a prueba cambios menores, como un nuevo botón en un sitio web o el diseño de la página de inicio. Arrojan retroalimentación directa y datos que permiten guiar las decisiones sobre qué variante elegir. 

En las pruebas A/B, la significancia estadística mide qué tan probable es que la diferencia entre la versión de control y las versiones de prueba sea genuina y no se deba a un error o al azar.

Por ejemplo, si realizas una prueba con un nivel de significancia del 95 %, puedes tener un 95 % de confianza en que las diferencias son reales.

La significancia estadística con frecuencia se usa para observar cómo las pruebas afectan las tasas de conversión de los negocios. En las encuestas, se utiliza para garantizar la confianza en los resultados. 

Por ejemplo, si preguntas a las personas si prefieren el concepto de anuncio publicitario A o el concepto de anuncio publicitario B, debes asegurarte de que la diferencia en los resultados sea estadísticamente significativa antes de decidir qué concepto publicitario usar.

Primero, debes formular una hipótesis. En cada prueba existe una hipótesis nula, que establece que no hay ninguna relación entre las dos cosas que estás comparando, y una hipótesis alternativa.

La hipótesis alternativa, por lo general, intenta demostrar que existe una relación y apoya la afirmación que quieres confirmar. 

Por ejemplo, si estas haciendo una prueba A/B de la tasa de conversión, tus hipótesis podrían ser las siguientes:

Después de formular una hipótesis nula y una alternativa, los estadistas a veces hacen pruebas para asegurarse de que sus hipótesis son sólidas.

Una puntuación z representa el nivel de confianza y evalúa la validez de la hipótesis nula. Además, puede determinar si, efectivamente, no existe ninguna relación entre las cosas que se están comparando. El valor p indica si la evidencia que tienes para demostrar la hipótesis alternativa es contundente.

Después, decide si la prueba será de una o dos muestras (a veces llamada de una o dos colas). La prueba de una muestra da por sentado que la hipótesis alternativa tendrá un efecto direccional, mientras que la prueba de dos muestras considera si la hipótesis podría tener un efecto negativo en los resultados.

Por ejemplo, en el ejemplo de la prueba A/B sobre la tasa de conversión, tu prueba podría ser la siguiente:

A continuación, recopila los resultados de tu prueba A/B, incluidos los indicadores pertinentes para las versiones de control (A) y de prueba (B). 

En nuestro ejemplo, los resultados de la prueba A/B podrían ser los siguientes: 

Posteriormente, calcula la puntuación z, que mide qué tan lejos están los resultados observados de la hipótesis nula para determinar si la diferencia entre A y B es estadísticamente significativa. 

Además, calcula el valor p, que indica la probabilidad de que la diferencia observada se deba al azar. Un valor p más bajo sugiere evidencia más sólida en contra de la hipótesis nula. 

En nuestro ejemplo:

Para determinar la significancia estadística, establece un nivel de significancia (alfa). Por lo general, se establece en 0.05 (un 5 %), lo que representa el nivel de riesgo aceptable de rechazar incorrectamente la hipótesis nula.

Luego, compara tu valor p con el nivel de alfa. Si el valor p es menor que el nivel de alfa, rechaza la hipótesis nula y concluye que la diferencia es estadísticamente significativa. 

En nuestro ejemplo, el valor p es menor que el nivel de alfa, lo que significa que la diferencia del 14 % es estadísticamente significativa.

Ahora, llegó el momento de interpretar los resultados. Si obtienes resultados significativos, quiere decir que es poco probable que la diferencia observada se deba al azar, lo que proporciona evidencia que respalda la hipótesis alternativa. Los resultados no significativos indican que hay evidencia insuficiente para rechazar la hipótesis nula, lo que quiere decir que la diferencia observada podría deberse a variaciones aleatorias.

Si quieres que tu proceso sea más eficiente, usa herramientas de cálculo como estas:

En resumen, la significancia estadística valida los resultados de las pruebas A/B, por lo que es importante para tomar decisiones fundamentadas en este tipo de pruebas.

Echa un vistazo a la calculadora que se encuentra en la parte superior de la página para calcular automáticamente la significancia de los resultados de tu encuesta.