Cuatro errores comunes al realizar pruebas A/B y cómo solucionarlos

'Four common A/B testing mistakes and how to fix them'

Mejora tus habilidades de pruebas A/B: Abordando cuatro errores clave para obtener mejores resultados

Las pruebas A/B son como el juego Jenga, un delicado equilibrio de piezas interconectadas que forman la base de un experimento exitoso. Al igual que en el juego de Jenga, donde quitar el bloque incorrecto puede hacer que toda la torre se derrumbe, las pruebas A/B dependen de múltiples componentes que trabajan juntos. Cada pieza representa un elemento crucial de la prueba y si alguno de ellos falla, la integridad del experimento puede verse comprometida, lo que lleva a resultados inexactos o oportunidades perdidas.

En mi experiencia, he visto ideas de experimentos geniales desmoronarse debido a errores muy comunes que muchos científicos de datos cometen, ¡incluyéndome a mí mismo! Así que quiero cubrir contigo cuatro de los errores más comunes en las pruebas A/B (¡y cómo solucionarlos!).

Si no estás familiarizado/a con las pruebas A/B y estás interesado/a en seguir una carrera en ciencia de datos, te recomiendo encarecidamente que al menos te familiarices con el concepto.

Puedes consultar lo siguiente si deseas una introducción a las pruebas A/B:

• Cómo hacer videos con el complemento ChatGPT Visla
• Desencadenadores para el diseño de camisetas en medio del viaje
• Principales herramientas de Inteligencia Empresarial 2023

Una guía sencilla para pruebas A/B en ciencia de datos

Uno de los métodos estadísticos más importantes para los científicos de datos

towardsdatascience.com

Dicho esto, ¡vamos a sumergirnos en ello!

Problema #1: Configurar la potencia estadística demasiado baja.

Para recapitular, la potencia estadística representa la probabilidad de detectar correctamente un efecto verdadero, o más precisamente, es la probabilidad condicional de rechazar la hipótesis nula dado que es falsa. La potencia estadística está inversamente relacionada con la probabilidad de cometer un error de Tipo 2 (falso negativo).

Generalmente, es práctica común establecer la potencia en un 80% al realizar un estudio. Dada su definición, esto significa que si estableces la potencia en un 80%, fallarías en rechazar la hipótesis nula dado que es falsa el 20% del tiempo. En términos más simples, si hubiera efectos verdaderos en 100 experimentos realizados, solo detectarías 80 de los 100.

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