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Calcular El Tamaño De Muestra De Un Test A/B
Parado antes de tener suficientes visitantes, un test A/B puede elegir un ganador por puro azar. Antes de lanzarlo, fija la mejora más pequeña que te interesa: la herramienta te dice cuántos visitantes por variante necesitas para verla y cuántos días tarda.
El tamaño de muestra es el número de visitantes que necesita cada variante para detectar una diferencia dada entre dos tasas de conversión. Depende de la tasa de partida, de la mejora buscada, del nivel de confianza (a menudo el 95 %) y de la potencia (a menudo el 80 %), es decir la probabilidad de detectar la diferencia si existe.
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Más visitantes cualificados acortan cada test. Las campañas pueden enviar ese tráfico a la página que pruebas, con el volumen adecuado.
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Cómo se calcula el tamaño de muestra
n por variante = (p1 × (1 − p1) + p2 × (1 − p2)) × (zα/2 + zβ)² ÷ (p2 − p1)²
Con un 3 % de conversión y una mejora buscada del 15 %, la variante debe llegar al 3,45 %. Con un 95 % de confianza y un 80 % de potencia necesitas 24.190 visitantes por variante, 48.380 en total: algo más de 16 días con 3.000 visitantes al día.
La mejora buscada es lo que más pesa. Dividir entre dos la mejora que quieres detectar multiplica casi por cuatro el número de visitantes, porque la diferencia está al cuadrado en la fórmula. Por eso una web pequeña prueba cambios claros, y una grande puede probar detalles.
La fórmula es la habitual para comparar dos proporciones en un test bilateral, en el que la diferencia puede ir en los dos sentidos (curso de la Universidad Dalhousie). El resultado es un mínimo: deja también el test en marcha durante semanas completas, para que cada día de la semana cuente lo mismo.
Lo que el cálculo te evita
- Parar un test en cuanto una variante se pone delante: las diferencias de los primeros días se mueven mucho mientras la muestra es pequeña.
- Lanzar un test que tu tráfico no puede resolver: si el cálculo da tres meses, busca una mejora más grande o una página con más visitas.
Preguntas frecuentes
Cómo se calcula el tamaño de muestra de un test A/B?
Hacen falta cuatro cifras: la tasa de conversión actual, la mejora que detectar, el nivel de confianza y la potencia. Con un 3 %, un 15 %, un 95 % y un 80 %, la fórmula da 24.190 visitantes por variante.
Cuánto tiempo debe durar un test A/B?
Lo que tarde cada variante en alcanzar su tamaño de muestra: divide el total de visitantes necesarios entre tu tráfico diario. 48.380 visitantes a 3.000 al día dan algo más de 16 días, que conviene redondear a semanas completas.
Qué diferencia hay con la significación estadística?
El tamaño de muestra se calcula antes del test, para saber cuántos visitantes esperar. La significación se calcula después, para saber si la diferencia observada es fiable: es lo que hace la calculadora de significación de un test A/B.
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