Calculadora de teste A/B para significância estatística

A significância estatística é importante para fazer testes A/B, pois ela comprova que os resultados estão certos e não aconteceram por acaso.

Obtenha respostas rapidamente usando a calculadora de teste A/B da SurveyMonkey acima.

O teste A/B compara o desempenho de duas versões de algo, como dois conceitos de produto ou anúncios, para identificar qual variante é mais interessante para o público-alvo.

Pesquisadores profissionais de experiência de clientes e especialistas em marketing usam testes A/B para testar pequenas mudanças, como um novo botão no site ou um novo design de página. Esse tipo de pesquisa proporciona feedback direto e dados para orientar a decisão sobre qual variante escolher.

Em um teste A/B, a significância estatística mede a probabilidade de que a diferença entre as duas versões é genuína e não devido a um erro ou apenas por acaso.

Por exemplo, se você fizer um teste com um nível de significância de 95%, essa será a probabilidade de as diferenças serem autênticas.

A significância estatística é usada para observar como os experimentos afetam as taxas de conversão da sua empresa. Em pesquisas, a significância estatística é usada para confirmar que os resultados são confiáveis.

Por exemplo, se você perguntar se as pessoas preferiram o conceito de anúncio A ou o B, você quer ter a certeza de que a diferença entre eles é estatisticamente significativa antes de decidir qual conceito de anúncio usar.

Primeiro você precisa formular uma hipótese Em todo experimento, existe uma hipótese nula, que afirma que não existe relação entre as duas coisas que você está comparando, e uma hipótese alternativa.

A hipótese alternativa normalmente tenta provar a existência de uma relação entre duas coisas. Ela sustenta a afirmação que você está tentando fazer.

Por exemplo, suponhamos que você esteja fazendo um teste A/B de taxa de conversão. Sua hipótese pode ser:

Depois de formular a hipótese nula e a hipótese alternativa, os estatísticos às vezes as testam para verificar se são sólidas.

Um índice z representa o nível de confiança e avalia a validade da sua hipótese nula, o que pode dizer se realmente não existe relação entre as duas coisas que você está comparando. O valor de p informa se a evidência que comprova sua hipótese alternativa é forte.

Em seguida, decida se seu teste será unicaudal ou bicaudal (também conhecidos como unilateral ou bilateral). O teste unicaudal pressupõe que sua hipótese alternativa terá um efeito direcional. Já o teste bicaudal considera se a sua hipótese pode ter um efeito negativo sobre os resultados.

No exemplo do teste A/B de taxa de conversão que usamos anteriormente, seu teste poderia ser:

Em seguida, você coletará os resultados do seu teste A/B, incluindo as métricas relevantes para as versões de controle (A) e de teste (B).

No nosso exemplo, o resultado do teste A/B poderia ser:

Calcule o índice z, que dirá o quão longe o resultado observado está da hipótese nula para determinar se a diferença entre A e B é estatisticamente significativa.

Em seguida, calcule o valor de p, que indica a probabilidade de a diferença observada ser por acaso. Um valor de p menor sugere que a evidência contra a hipótese nula é mais forte.

Em nosso exemplo:

Para determinar a significância estatística, defina o nível de significância (alfa). Esse nível normalmente é 0,05 (5%). Ele representa o risco aceitável de rejeitar incorretamente a hipótese nula.

Em seguida, compare seu valor de p com o nível de alfa. Se o valor de p for menor que o nível de alfa, rejeite a hipótese nula e conclua que é diferença é estatisticamente significativa.

No nosso exemplo, o valor de p é menor que o nível de alfa, o que significa que a diferença de 14% é estatisticamente significativa.

Agora é hora de interpretar os resultados. Se você receber resultados significativos, isso indica que a diferença observada muito provavelmente não é por acaso e serve como evidência para sustentar a hipótese alternativa. Um resultado não significativo indica evidência insuficiente para rejeitar a hipótese nula, o que significa que a diferença observada pode ser apenas por variações aleatórias.

Para ter o processo mais eficiente possível, use ferramentas de cálculo como:

Resumindo, a significância estatística valida os resultados do seu teste A/B. Usar a significância estatística é importante para tomar decisões embasadas sobre seus testes A/B.

Confira nossa calculadora no topo da página para calcular automaticamente a significância dos resultados da sua pesquisa.