Calculadora de prueba A/B: Muestreo secuencial
El muestreo secuencial ayuda a tomar decisiones en tiempo real. Nuestra herramienta es ideal para realizar pruebas A/B secuenciales.
Las tasas de conversión en el área gris no serán distinguibles de la línea de base.
El porcentaje de casos en los que se detectará un efecto mínimo, si realmente existe
El porcentaje de casos en los que se detectará una diferencia, si en realidad no existe
Resultados del Análisis Secuencial
El control gana si:
0
Conversiones Totales
El tratamiento gana si:
0
Conversiones por Delante
Guardar Resultado
Calculadora de prueba A/B: Muestreo secuencial
La calculadora de muestreo secuencial ayuda a determinar el tamaño óptimo de muestra para pruebas A/B secuenciales. Utiliza métodos estadísticos para calcular el número mínimo de observaciones necesarias para obtener resultados confiables.
El testeo secuencial permite detener el experimento antes cuando se alcanza significancia estadística, ahorrando tiempo y recursos. La herramienta tiene en cuenta la conversión base, el efecto mínimo detectable y la potencia estadística.
Esta calculadora es especialmente útil para marketers, analistas de datos y especialistas en pruebas A/B que necesitan optimizar el proceso experimental y obtener resultados rápidos.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
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Herramientas útiles
Calculadora de tamaño de muestra
Calcula el tamaño de muestra requerido
- 🔢 Determinación de tamaño de muestra
- 📊 Calculadora flexible
- 📈 Guardado de resultados
Prueba chi-cuadrado
Realiza la prueba estadística chi-cuadrado
- 📊 Análisis estadístico
- 🔢 Análisis de resultados de tests AB
- 📈 Guardado de resultados
T-test para dos muestras
Compara medias de dos muestras
- 📊 Comparación de medias
- 📈 Prueba estadística
- 📉 Guardado de resultados
Cálculo del tamaño de muestra para testeo secuencial
Calcula el tamaño óptimo de muestra en base a la conversión base, el efecto mínimo detectable y parámetros estadísticos para testeo secuencial.
Consideración de potencia estadística y nivel de significancia
Permite ajustar la potencia estadística (60-95%) y el nivel de significancia (1-10%) para obtener resultados precisos.
Optimización de recursos para pruebas A/B
Ayuda a ahorrar recursos permitiendo detener el experimento antes al alcanzar significancia estadística.