Falsos Positivos

Resultado de una prueba estadística que indica erróneamente que un efecto es significativo, cuando en realidad no lo es. En el marco del CRO y del A/B testing, un falso positivo puede llevar a validar una variación ineficaz, lo que puede provocar decisiones contraproducentes (ej.: generalización de una versión que no aporta ninguna ganancia real).

Los falsos positivos están relacionados con el nivel de confianza elegido para una prueba (a menudo 95 %): siempre existe una probabilidad (ej.: 5 %) de concluir que hay una diferencia debida simplemente al azar. Este fenómeno es aún más crítico si se realizan numerosas pruebas simultáneamente, sin controlar la tasa de falsos positivos (ej.: mediante la corrección de Bonferroni o la prueba de tasa de falso descubrimiento).

Los falsos positivos son lo opuesto a los falsos negativos, que, por su parte, pasan por alto un efecto realmente presente. Encontrar el equilibrio adecuado entre estos dos tipos de errores es esencial para experimentaciones fiables y una estrategia CRO sólida.