Falsos positivos en un test A/B.

Un falso positivo se produce cuando se concluye que hay una diferencia significativa entre las variantes en un test A/B, cuando en realidad no la hay.

Causas de los falsos positivos en un test A/B:

1️⃣ -Variabilidad aleatoria.
Incluso en ausencia de una diferencia real entre las variantes, es posible que los resultados muestren una aparente diferencia debido a la variabilidad aleatoria.

Esto puede ocurrir debido a fluctuaciones normales en el comportamiento de los usuarios, el ruido de fondo en los datos o el tamaño insuficiente de la muestra.

2️⃣ -Pruebas múltiples.
Realizar múltiples comparaciones simultáneas sin ajustar el nivel de significancia aumenta el riesgo de obtener falsos positivos.

Cuantas más métricas o segmentos se analicen, mayor será la probabilidad de encontrar aparentes diferencias significativas debido a la probabilidad aleatoria.

3️⃣ -Sesgo de selección.
Si se selecciona una métrica o segmento específico después de observar los datos, se corre el riesgo de obtener falsos positivos.

Es importante definir las métricas y segmentos de interés antes de realizar el test y evitar el sesgo de seleccionar solo aquellos que muestren diferencias significativas.

Cómo identificar y resolver los falsos positivos en un test A/B:

Utilizar un nivel de significancia adecuado: Al establecer el nivel de significancia antes de realizar el test, se reduce la probabilidad de obtener falsos positivos.

Se recomienda utilizar un nivel de significancia comúnmente aceptado, como 0.05, para reducir el riesgo de error.

Considerar el tamaño de la muestra: Un tamaño de muestra inadecuado puede aumentar el riesgo de falsos positivos.

Asegúrate de que el tamaño de muestra sea lo suficientemente grande para obtener resultados confiables y reducir la influencia de la variabilidad aleatoria.

Replicar el test: Si se obtiene una aparente diferencia significativa en un test A/B, es recomendable realizar una replicación del test.

Esto implica ejecutar el test nuevamente en un periodo de tiempo diferente o en una muestra diferente para confirmar la consistencia de los resultados.

En resumen, los falsos positivos pueden ocurrir en un test A/B, debido a variabilidad aleatoria, pruebas múltiples o sesgo de selección.

Para identificar y resolver los falsos positivos, se deben utilizar niveles de significancia adecuados, considerar el tamaño de la muestra, aplicar ajustes para pruebas múltiples, replicar el test y tener en cuenta el contexto y los conocimientos previos.

Siendo cauteloso y seguir buenas prácticas, se puede minimizar el riesgo de obtener falsos positivos y obtener resultados confiables en un test A/B.

 

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