Calculadora de teste A/B
Variante A
Variante B
Nível de confiança
Nenhum vencedor estatisticamente significativo
Como utilizar esta calculadora?
1. Introduza o número de visitantes e de conversões de cada variante
2. A significância estatística é calculada automaticamente
3. Um resultado acima de 95% é considerado estatisticamente significativo
Resposta rápida
Como saber se um teste A/B é estatisticamente significativo?
Compare as taxas de conversão das duas variantes com um teste Z: a diferença entre as taxas é dividida pelo erro padrão combinado e depois convertida num nível de confiança. Acima de 95%, o resultado é considerado significativo. Exemplo: A converte 100 de 1000 visitantes (10%), B converte 130 de 1000 (13%): a confiança atinge cerca de 98,2%, por isso B ganha.
| Variante A | Variante B | Confiança | Significativo a 95%? |
|---|---|---|---|
| 100 / 1000 (10%) | 110 / 1000 (11%) | 76,7% | Não |
| 100 / 1000 (10%) | 120 / 1000 (12%) | 92,4% | Não |
| 100 / 1000 (10%) | 130 / 1000 (13%) | 98,2% | Sim |
| 100 / 1000 (10%) | 140 / 1000 (14%) | 99,7% | Sim |
| 500 / 5000 (10%) | 550 / 5000 (11%) | 94,9% | Não |
| 40 / 2000 (2%) | 60 / 2000 (3%) | 97,9% | Sim |
Sobre a ferramenta Teste A/B
O que é?
A calculadora de testes A/B é uma ferramenta estatística que determina se as diferenças observadas entre duas variantes são estatisticamente significativas ou se resultam apenas do acaso.
Para que serve?
Sem significância estatística, arrisca-se a tomar decisões erradas com base em resultados aleatórios. Esta ferramenta dá-lhe certeza matemática antes de declarar um vencedor.
Como funciona?
Introduza o número de visitantes e de conversões de cada variante. A ferramenta calcula automaticamente a taxa de conversão, a melhoria relativa e o nível de confiança estatística.
Dicas de utilização
- Procure um nível de confiança de pelo menos 95% antes de tirar conclusões
- Aguarde um mínimo de 100 conversões por variante
- Teste apenas uma variável de cada vez para obter resultados fiáveis
- Evite consultar os resultados demasiado cedo - deixe o teste chegar ao fim
- Documente cada teste com a hipótese, a duração e o resultado
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