Los Errores Tipo I y Tipo II en A/B testing.

Los Errores Tipo I y Tipo II.

En estadística, los errores se clasifican en dos categorías principales: Tipo I y Tipo II, ambos relevantes en el contexto de los test A/B.

1. Error Tipo I (Falso Positivo).

Suceden cuando se rechaza incorrectamente la hipótesis nula, esto significa concluir que hay una diferencia significativa entre las variantes A y B cuando, en realidad, no existe tal diferencia.

2. Error Tipo II (Falso Negativo).

Sucede cuando se falla en rechazar la hipótesis nula siendo esta falsa, esto significa no detectar una diferencia real entre las variantes A y B.

▶ La Importancia de los Errores Tipo I y Tipo II en los Test A/B.

La relevancia de estos errores en los test A/B es significativa por varias razones:

▪ Falta de confianza en los resultados.
Un alto riesgo de errores Tipo I o Tipo II puede llevar a conclusiones erróneas, afectando la confianza en los resultados del test.

▪ Impacto en decisiones que tomamos.
Si tomamos decisiones basadas en resultados incorrectos pueden tener consecuencias negativas, como implementar cambios que no mejoran la experiencia del usuario o pasan por alto oportunidades de optimización.

▪ Recursos y tiempo.
Los errores en los test A/B son un uso ineficiente de recursos y tiempo, si ademas se toman decisiones con información errónea.

▶ Para reducir errores Tipo I en los Test A/B.

▪ Establecer un nivel de significancia adecuado.
Comúnmente establecemos un nivel de significancia (α) de 0.05. Esto significa que tenemos un 5% de probabilidad de cometer un error Tipo I.

Elegir el nivel de significancia adecuado es un balance entre el riesgo de cometer un error Tipo I y la necesidad de detectar diferencias reales.

▪ Ajuste por múltiples comparaciones.
Si se realizan múltiples test A/B de forma simultáneamente, el riesgo de cometer errores Tipo I aumenta.

Técnicas como la corrección de Bonferroni pueden ajustar el nivel de significancia para tener en cuenta múltiples comparaciones.

▶ Para reducir errores Tipo II en los Test A/B.

▪ Determinar el tamaño de la muestra adecuada.

Un tamaño de muestra suficientemente grande es necesario para reducir el riesgo de errores Tipo II.

Esto asegura que el test tenga el poder estadístico necesario para detectar diferencias significativas cuando existen.

Para reducir estos errores, de deben aplicar prácticas estadísticas rigurosas, para mejorar la calidad y efectividad de sus experimentos, consiguiendo datos que te ayuden de formar veraz a tomar decisiones.

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