Bayesiano
Un enfoque estadístico que utiliza la probabilidad para representar la incertidumbre sobre los parámetros del modelo.
Enfoque estadístico que se basa en el uso de la probabilidad para modelar la incertidumbre en torno a los parámetros de un modelo. A diferencia del enfoque frecuentista, integra tanto los datos observados como, cuando están disponibles, información previa (llamada priors) para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se recopilan nuevos datos.
En contexto CRO / A/B testing:
El enfoque bayesiano permite responder a preguntas concretas como:
“¿Cuál es la probabilidad de que la variación B sea mejor que la variación A?”
En lugar de rechazar o no una hipótesis nula, proporciona una probabilidad directa y accionable, mucho más intuitiva para los equipos de negocio.
Ventajas para el CRO:
- Ofrece resultados accionables de forma continua, sin esperar a un tamaño de muestra predefinido,
- Se adapta dinámicamente a la evolución del test,
- Proporciona estimaciones probabilísticas claras: por ejemplo, “hay un 92 % de probabilidades de que la variación B sea mejor que A”,
- Facilita la toma de decisiones rápida y progresiva,
- Menos expuesta a los sesgos relacionados con la detención anticipada (peeking),
- Compatible con contextos de personalización avanzada o de pruebas multivariante.
Herramientas que utilizan el enfoque bayesiano:
- Optimizely (Stats Engine)
- VWO (Bayesian Engine)
- AB Tasty (opción Bayesiana)
- Convert.com, Google Ads (Experimentos), etc.
Puntos de atención:
- La elección e interpretación de los priors puede influir en los resultados si están mal calibrados,
- Menos familiar para los equipos puramente data/científicos acostumbrados a las pruebas tradicionales.
Autres termes : Statistiques
Ver todo el glosario- Approche Frequentist (A/B test)Une approche statistique qui estime les paramètres du modèle en se basant uniquement sur les données observées, sans utiliser d'informations a priori.Statistiques
- Confiance statistiqueNiveau de certitude que l'on a dans les résultats d'un test statistique.Statistiques
- Faux NégatifsRésultats qui manquent à détecter un effet qui est réellement présent.Statistiques
- Faux PositifsRésultats indiquant à tort qu'un effet est présent alors qu'il ne l'est pas.Statistiques
- Mann-Whitney U TestUn test non paramétrique utilisé pour comparer deux échantillons indépendants afin de déterminer s'ils proviennent de la même distribution.Statistiques
- MDE (Minimum Detectable Effect)La plus petite différence qui, si elle existe, peut être détectée de manière fiable dans un test statistique.Statistiques