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Falsos positivos
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Resultado de una prueba estadística que indica erróneamente que un efecto es significativo, cuando en realidad no lo es. En el contexto del CRO ylas pruebas A/B, un falso positivo puede conducir a la validación de una variación ineficaz, lo que puede dar lugar a decisiones contraproducentes (por ejemplo, la generalización de una versión que no aporta ninguna ganancia real).
Los falsos positivos están relacionados con el nivel de confianza elegido para una prueba (a menudo del 95%): siempre existe una probabilidad (por ejemplo, del 5%) de concluir que una diferencia se debe simplemente al azar. Este fenómeno es aún más crítico si se realiza un gran número de pruebas simultáneamente, sin control sobre la tasa de falsos positivos (por ejemplo, mediante la corrección de Bonferroni o la prueba de falso descubrimiento).
Los falsos positivos son lo contrario de los falsos negativos, que pasan por alto un efecto que está realmente presente. Encontrar el equilibrio adecuado entre estos dos tipos de error es esencial para una experimentación fiable y una estrategia de CRO sólida.
Definiciones similares
MDE (Efecto Mínimo Detectable)
La diferencia más pequeña que, de existir, puede detectarse con fiabilidad en una prueba estadística.
Poder estadístico
Probabilidad de que una prueba detecte un efecto real, si es que existe. Una potencia elevada reduce el riesgo de falsos negativos.
Levante
El aumento de las conversiones o del valor generado por una acción específica, a menudo medido en pruebas A/B.
Prueba U de Mann-Whitney
Prueba no paramétrica utilizada para comparar dos muestras independientes y determinar si proceden de la misma distribución.
p-valor
Medida estadística que indica la probabilidad de observar los datos recogidos (o algo más extremo) bajo la hipótesis nula.
Frecuentista
Enfoque estadístico que estima los parámetros del modelo basándose únicamente en los datos observados, sin utilizar ninguna información a priori.
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