Calculadora de muestreo secuencial para pruebas A/B

El muestreo secuencial ayuda a tomar decisiones en tiempo real. Nuestra herramienta es ideal para realizar pruebas A/B secuenciales.

%20.00%
%15% — 25%

Las tasas de conversión en la zona gris no serán distinguibles del nivel base.

Porcentaje de veces que se detectará el efecto mínimo si existe

Porcentaje de veces que se detectará una diferencia si NO existe

Calculadora de muestreo secuencial para pruebas A/B

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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)

El muestreo secuencial es un método estadístico que permite detener un experimento antes cuando se alcanza significancia estadística. Esto ahorra tiempo y recursos en comparación con un tamaño de muestra fijo.

La calculadora utiliza métodos estadísticos para calcular el tamaño mínimo de muestra en función de la conversión base, el efecto mínimo detectable, la potencia estadística y el nivel de significancia. Indica cuándo se puede detener el experimento.

El efecto absoluto es la diferencia en porcentaje (por ejemplo, un aumento del 5% en la conversión). El efecto relativo es el cambio porcentual respecto a la conversión base (por ejemplo, un aumento del 25% sobre una conversión base del 20%).

La potencia estadística (60-95%) determina la probabilidad de detectar un efecto si existe. El nivel de significancia (1-10%) determina la probabilidad de un falso positivo. Una mayor potencia requiere un tamaño de muestra mayor.

Las pruebas secuenciales son ideales para tests A/B con alto coste por observación, cuando es importante ahorrar recursos. También son útiles para obtener resultados rápidos en campañas de marketing.
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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.

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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.

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Optimización de recursos para pruebas A/B

Ayuda a ahorrar recursos permitiendo detener el experimento antes al alcanzar significancia estadística.