Por qué A/B testing requiere estadística

Para decidir con confianza qué variante gana en un experimento, necesitas más que intuición: estadística inferencial aplicada a A/B testing. La clave es aceptar o rechazar una hipótesis usando datos observados, minimizando errores tipo uno y tipo dos. Aquí aprenderás los conceptos esenciales que verás en plataformas y calculadoras para que tus resultados sean realmente confiables.

¿Qué es A/B testing y por qué requiere estadística inferencial?

AB testing es un método para determinar causalidad: decidir si una variación supera al control basándote en evidencia. Al interpretar mal los datos, aumentan dos riesgos.

• Error tipo uno: creer que la variación es mejor que el control cuando no lo es.
• Error tipo dos: creer que el control es mejor que la variación cuando no lo es.

Muchas organizaciones ignoran estos factores y se exponen a decisiones equivocadas. Por eso, conviene dominar tres ideas que verás en toda calculadora de A/B testing.

¿Cuáles son los conceptos clave para decidir una hipótesis?

Antes de correr una prueba, define estos parámetros. Te ayudarán a saber cuándo un resultado es estadísticamente significativo y a controlar el riesgo de error.

¿Qué es el poder estadístico y qué controla?

El poder estadístico es la probabilidad de detectar una diferencia cuando realmente existe. Cuanto mayor es el poder, menor es la probabilidad de pasar por alto un efecto real.

• A mayor poder, más exigente es la prueba y más muestras o tiempo necesitas.
• Reducir el poder facilita detectar cambios aparentes, pero te deja más propenso a errores.

¿Qué es la significancia estadística y cómo se interpreta?

La significancia estadística es la confianza para afirmar que la diferencia observada no es producto del azar. Un nivel estándar en la industria es 95% de confianza, aunque puede ajustarse según el apetito de riesgo.

• Más confianza implica criterios más estrictos.
• Menos confianza agiliza decisiones, pero aumenta la posibilidad de equivocarse.

¿Qué es el efecto mínimo detectable (MD) y por qué importa?

El efecto mínimo detectable (MD) es la diferencia más pequeña entre control y variación que debes observar para concluir que el resultado es significativo. Depende de la combinación de confianza, poder y tráfico histórico.

• MD alto: necesitas cambios grandes para declarar ganadora a la variación.
• MD bajo: puedes detectar mejoras pequeñas, usualmente con más tiempo o muestra.

¿Cómo usar una calculadora de A/B testing para evitar errores?

Una calculadora te ayuda a configurar bien tu experimento antes de lanzarlo. En la pestaña Analysis Pre-Test se combinan tus parámetros con el tráfico histórico para estimar el MD.

• Ejemplo con tráfico semanal: 20,000 visitantes y 500 conversiones.
• Si ejecutas la prueba por 1 semana, el MD requerido es 22.52%. Es decir, la variación debe superar al control por ese porcentaje para afirmar que hay efecto.
• Si aceptas 90% de confianza en lugar de 95%, el MD baja a 19%.
• Si reduces el poder estadístico de 80% a 70%, el MD también se reduce, pero quedarás más expuesto a errores.

Más consideraciones prácticas.

• Duración de la prueba: correrla 5–6 semanas puede disminuir el MD.
• Magnitud del tratamiento: cambios más radicales tienden a producir efectos mayores.
• Apetito de riesgo: ajustar confianza y poder cambia la probabilidad de cometer errores tipo uno y tipo dos.

¿Tienes dudas sobre cómo fijar poder, confianza o MD en tu contexto? Comparte tu escenario y cifras para comentarlo con la comunidad.