La significancia estadística es fundamental en la interpretación de los resultados de un test A/B.
La significancia estadística determina si las diferencias observadas entre las variantes son el resultado de un cambio real o simplemente el resultado del azar.
1️⃣ -Resultados fiables.
La significancia estadística ayuda a saber si los resultados son fiables.
Al establecer un nivel de significancia (generalmente 0.05 o 0.01), se establece un umbral para determinar si los resultados observados son estadísticamente significativos.
Si la diferencia entre las variantes es estadísticamente significativa, se puede concluir con mayor confianza que el cambio implementado en la variante es responsable de la diferencia en el resultado.
2️⃣ -Evitar sacar conclusiones erróneas.
Sin una prueba de significancia estadística, existe el riesgo de sacar conclusiones erróneas basadas en variaciones aleatorias en los datos.
Incluso si se observa una diferencia aparente entre las variantes, es posible que esta diferencia se deba simplemente a la aleatoriedad y no a un impacto real del cambio.
Con la significancia estadística reducimos el riesgo, al proporcionar una evaluación objetiva de la validez de los resultados.
3️⃣ -Tomar decisiones con datos claros.
La significancia estadística es esencial para tomar decisiones basadas en los resultados del test A/B.
Al determinar si los resultados son estadísticamente significativos, se puede decidir si implementar la variante ganadora como la nueva opción preferida o si mantener el control actual.
4️⃣ -Reducir riesgos.
Se reduce el riesgo de tomar decisiones precipitadas o basadas en suposiciones incorrectas.
Al requerir que los resultados sean estadísticamente significativos, se establece un estándar más alto para aceptar un cambio en las variantes.
Esto ayuda a garantizar que las decisiones tomadas a partir de los resultados del test sean respaldadas por pruebas sólidas y tengan una alta probabilidad de éxito.
La significancia estadística es de vital importancia en un test A/B, ya que ayuda a evaluar la confiabilidad de los resultados, evitar conclusiones erróneas, tomar decisiones informadas y reducir el riesgo de implementar cambios sin base sólida.