Calculadora de tamaño de muestra
Calcula cuántos visitantes necesita cada variante de una prueba A/B a partir de tu tasa base, el efecto mínimo detectable, la confianza y la potencia.
Configuración de la prueba
Muestra necesaria
Visitantes necesarios por variante
Por qué importa el tamaño de la muestra
Declarar un ganador antes de tener datos suficientes es el error más común en las pruebas A/B. Los primeros resultados varían mucho, y una variante que parece un 20% mejor tras dos días a menudo termina igual. Calcular la muestra necesaria antes de lanzar te dice cuánto tiempo debe durar la prueba y si vale la pena hacerla.
Según tu tasa de referencia y la mejora que quieras detectar, la mayoría de las pruebas necesitan entre 5,000 y 50,000 visitantes por variante. Las tasas de referencia bajas y los efectos pequeños elevan esa cifra rápidamente.
Cómo funciona el cálculo
La calculadora usa la fórmula estándar de dos proporciones para una prueba bilateral. Tú eliges la tasa de referencia, el efecto mínimo detectable (como mejora relativa), el nivel de confianza y la potencia estadística. Los valores por defecto, 95% de confianza y 80% de potencia, son el estándar habitual del sector. Añade tu tráfico diario para estimar la duración de la prueba.
Preguntas frecuentes
¿Qué efecto mínimo detectable debo usar?
Una mejora relativa del 5% al 10% es una elección habitual. Por debajo del 5% necesitas muestras muy grandes. Si esperas una mejora superior al 20%, el cambio puede ser tan evidente que no necesite una prueba formal.
¿Puedo detener la prueba cuando alcance la significancia?
No con seguridad. Revisar los resultados cada día y detenerse en la primera lectura significativa aumenta los falsos positivos. Decide el tamaño de la muestra de antemano y espera hasta alcanzarlo.
¿Sirve también para encuestas?
Esta versión compara dos tasas de conversión, lo que encaja con las pruebas A/B. Los tamaños de muestra de encuestas para estimar una sola proporción usan una fórmula más sencilla basada en el margen de error.