Frecuentista

Enfoque estadístico que consiste en estimar los parámetros de un modelo (media, tasa de conversión, etc.) únicamente a partir de los datos observados, sin utilizar ningunainformación a priori. Se basa en conceptos como lahipótesis nula, las pruebas de significación, los valores p y los intervalos de confianza, y es el enfoque tradicional del análisis estadístico.

Pruebas A/B y CRO:

El enfoque frecuentista se ha utilizado históricamente en muchas calculadoras de confianzade pruebas A/B para determinar si una variación produce o no un efecto significativo.

Trata de responder a la pregunta:

"Si la variación sometida a prueba no tiene ningún efecto real, ¿cuál es la probabilidad de obtener ese resultado por azar?".

Pero este planteamiento está sujeto a una serie de limitaciones:

• Tamaño suficiente de la muestra,
• Duración de la prueba respetada (riesgos asociados a una parada anticipada),
• Interpretación técnica de los resultados (valor p ≠ probabilidad de que B sea mejor).

Límites en un contexto CRO :

• Las pruebas suelen durar más tiempo debido a la necesidad de alcanzar un tamaño de muestra predefinido,
• Menos intuitivo para los equipos no técnicos,
• Más sensible a los errores de lectura o a prácticas de riesgo como el p-hacking,
• No da directamente la probabilidad de que una variación sea mejor.

Tendencia actual: cambio al enfoque bayesiano

En el campo de la CRO, cada vez se abandona más el enfoque frecuentista en favor de la estadística bayesiana, que :

• proporciona resultados que pueden utilizarse más rápidamente,
• se adapta dinámicamente al tamaño de la muestra,
• puede utilizarse para estimar directamente la probabilidad de que una variación supere a otra,
• facilita la toma de decisiones por parte de los equipos de productos y marketing.

Plataformas como VWO, Convert, Optimizely (nueva versión) o AB Tasty (modo bayesiano) incorporan ahora motores estadísticos bayesianos para acelerar el análisis y reducir los errores de interpretación.

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