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Calculadora de tamaño de muestra
La Calculadora de tamaño de muestra le permite estimar las entradas necesarias para planificar un experimento antes de iniciarlo. La calculadora le ayuda a determinar cuánto tráfico necesita, cuánto tiempo debe durar la prueba, cuántas experiencias debe incluir o qué efecto mínimo puede detectar de forma fiable en función de los valores que proporcione.
Para obtener acceso a la Calculadora de tamaño de muestra, vaya al menú Actividades.
A/B (datos de informes de Target)
Calcular las entradas necesarias para planificar y ejecutar una prueba A/B. Estos valores le ayudan a decidir cuánto tráfico necesita, cuánto tiempo debe ejecutarse la prueba y qué tamaño de efecto puede detectar de forma realista.
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Acceda a la ficha Informes A/B (informes de destino) para calcular las entradas de planificación para una prueba A/B.
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Habilite la opción Aplicar corrección para ajustar su nivel de confianza con el fin de tener en cuenta la comparación de más de una oferta con el control al mismo tiempo.
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Elija su tipo de métrica:
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Tasa de conversión: utilice esta opción para resultados binarios como clics o compras, en los que cada visitante completa o no la acción.
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Ingresos por visitante: Utilícelo para métricas de estilo de ingresos, donde los valores pueden variar considerablemente de un visitante a otro.
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Especifique Tráfico diario, el número de usuarios que ingresan al experimento cada día.
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En Configurar la prueba, escriba los valores restantes:
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Número de ofertas: El número de experiencias en su experimento, incluido el control. Más de dos ofertas aplica una corrección de Bonferroni, cuando está habilitada, para mantener el nivel de confianza general.
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Alza: La mejora relativa con respecto a la línea de base que desea detectar. Especifíquela como porcentaje de la línea de base; por ejemplo, un alza del 5 % con respecto a una tasa de conversión de línea de base del 11,8 % se dirige al 12,39 %.
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Especifique la tasa de conversión de línea de base para la experiencia actual antes de que comience el experimento.
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Puede expandir Configuración estadística avanzada para proporcionar entradas estadísticas adicionales cuando estén disponibles para el cálculo seleccionado.
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Nivel de confianza: La probabilidad de que un resultado no se deba a casualidad. Un nivel del 95% permite un 5% de probabilidad de un falso positivo.
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Potencia estadística: La probabilidad de detectar un efecto real. Una potencia del 80% reduce los falsos negativos, pero requiere más tráfico o tiempo.
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Seleccione Ejecutar cálculo para generar la estimación. Seleccione Restablecer para borrar las entradas actuales y comenzar de nuevo.
El panel Resultado muestra la estimación después de completar los campos obligatorios y ejecutar el cálculo. Si los campos obligatorios están incompletos, el panel le pedirá que introduzca los valores que faltan.
La calculadora proporciona una estimación para planificar un experimento. Utilice el resultado junto con el diseño del experimento, el tráfico esperado, el rendimiento de línea de base y los requisitos estadísticos para decidir cuánto tiempo se debe ejecutar la actividad.
A/B (CJA/Adobe Analytics)
Calcule las entradas de planificación para una actividad A/B que se basa en datos de Adobe Analytics o Customer Journey Analytics. Esto le permite definir el tamaño del experimento, el alza esperada y la duración de la prueba antes de iniciar la actividad.
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Acceda a la ficha A/B (CJA/Adobe Analytics) para calcular las entradas de planificación para una prueba A/B.
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En ¿Qué desea saber?, seleccione el valor que desea que determine la calculadora:
- Duración: Tienes un experimento en mente y quieres saber cuánto tiempo tomaría ejecutarse y si vale la pena ejecutarlo.
- Número de experiencias: Tienes una ubicación para ejecutar un experimento y deseas averiguar cuántos tratamientos podría admitir tu tráfico.
- Volumen de tráfico: Tienes un experimento en mente y quieres saber cuántos visitantes necesitas para alcanzar la relevancia estadística.
- Efecto mínimo detectable: tiene un experimento que desea ejecutar pero desea saber cuánto alza necesita para alcanzar la relevancia estadística. Esto le ayuda a evaluar si vale la pena ejecutar o planificar el experimento.
Los campos del formulario cambian según el valor seleccionado. La calculadora utiliza las demás entradas para determinar el resultado seleccionado.
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Especifique Tráfico diario, el número de usuarios que ingresan al experimento cada día.
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En Configurar la prueba, escriba los valores restantes:
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Número de experiencias: El número de variantes, incluido el control. Más variantes requieren más tráfico.
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Duración de la prueba A/B: Número de días que se ejecuta el experimento. Las pruebas más largas pueden detectar efectos más pequeños.
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Mejora esperada: La mejora que espera que produzca el experimento.
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Varianza: La dispersión de los valores de las métricas. Una tasa de pulsaciones suele tener una varianza baja, los ingresos por usuario pueden ser mucho más altos. Si no lo tiene claro, deje el valor predeterminado de 1.
Aprenda a calcular una variación en documentación de Analytics
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Puede expandir Configuración estadística avanzada para proporcionar entradas estadísticas adicionales cuando estén disponibles para el cálculo seleccionado.
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Nivel de confianza: La probabilidad de que un resultado no se deba a casualidad. Un nivel del 95% permite un 5% de probabilidad de un falso positivo. Unos niveles de confianza más bajos significan que se necesita menos tráfico, pero también aumentan el riesgo de un falso positivo.
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Potencia estadística: La probabilidad de detectar un efecto real. Una potencia del 80% reduce los falsos negativos, pero requiere más tráfico o tiempo.
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Seleccione Ejecutar cálculo para generar la estimación. Seleccione Restablecer para borrar las entradas actuales y comenzar de nuevo.
El panel Resultado muestra la estimación después de completar los campos obligatorios y ejecutar el cálculo. Si los campos obligatorios están incompletos, el panel le pedirá que introduzca los valores que faltan.
La calculadora proporciona una estimación para planificar un experimento. Utilice el resultado junto con el diseño del experimento, el tráfico esperado, el rendimiento de línea de base y los requisitos estadísticos para decidir cuánto tiempo se debe ejecutar la actividad.