Calculadora Welyft

Una calculadora de confianza estadística le permite evaluar si la diferencia observada entre dos variantes (por ejemplo, en una prueba A/B) es estadísticamente significativa o se debe simplemente al azar. Te ayuda a tomar decisiones basadas en los datos, identificando la versión con mejor rendimiento con un cierto nivel de certeza.

Pues no exactamente. Significa que hay un 95% de probabilidades de que la diferencia observada no se deba al azar. Cómo se interprete esto depende del método utilizado (frecuentista o bayesiano), pero en cualquier caso, cuanto mayor sea el porcentaje, más confianza se puede tener en el resultado.

Sí, pero hay que tener cuidado. Detener una prueba demasiado pronto puede llevar a conclusiones erróneas si el volumen es aún demasiado bajo. Lo ideal es combinar un buen nivel de confianza con un volumen de datos suficiente para garantizar la solidez de su decisión.

Este tipo de calculadora suele estar diseñado para las pruebas A/B clásicas, en las que se comparan dos variantes con un objetivo claro (por ejemplo, la tasa de conversión). Para pruebas más complejas (multivariante, embudo completo, etc.), pueden ser necesarias herramientas específicas o un análisis más detallado.

Frecuentista: método clásico, que indica si la diferencia observada podría haberse producido por azar, mediante un valor p. La interpretación puede ser contraintuitiva.Bayesiano: método más moderno que indica directamente la probabilidad de que una variante sea mejor que la otra. Ambos métodos son válidos, pero el bayesiano suele ser más fácil de entender para los no estadísticos.

El MDE, o Efecto Mínimo Detectable, es la mejora más pequeña que su prueba puede detectar de forma fiable. Por ejemplo, si establece un MDE del 5%, esto significa que la prueba podrá identificar una diferencia de al menos el 5% entre las variantes, si es que realmente existe.

Este parámetro es crucial porque determina el tamaño de muestra necesario para su prueba. Cuanto menor sea el MDE, más visitantes y conversiones necesitará para que la prueba detecte una variación estadísticamente significativa. A la inversa, un MDE más elevado acortará la duración de la prueba, pero con el riesgo de perderse pequeñas mejoras.

Elegir el MDE adecuado es, por tanto, un equilibrio entre ambición y realismo: aspirar a efectos demasiado pequeños puede hacer que la prueba sea innecesariamente larga o ininterpretable, mientras que un MDE demasiado grande corre el riesgo de perderse ganancias incrementales interesantes. Le recomendamos que defina el MDE en función de sus objetivos empresariales, el volumen de tráfico disponible y el impacto previsto.4o