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La significancia estadística explicada sin matemáticas
Qué afirma de verdad ese número, qué no afirma, y las cuatro frases que necesitas para leer un resultado con honestidad sin calcular nada.
Guías prácticas sobre experimentación, personalización, estadística y agentes de IA, escritas por el equipo que construye Bixlow y lleva programas de CRO cada semana.
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Qué afirma de verdad ese número, qué no afirma, y las cuatro frases que necesitas para leer un resultado con honestidad sin calcular nada.
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Añadir una tercera variante te cuesta un tercio de la muestra y te compra una comparación que quizá no necesites. Tres casos en los que compensa y uno muy común en el que no.
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Un reparto par te da la respuesta más rápida. Uno impar limita cuánta gente ve un cambio del que no te fías. No puedes tener las dos cosas.
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Si alguien ve la variante B el martes y la A el viernes, no has lanzado un experimento. Has lanzado un bug que además produce números.
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Dos experimentos sobre el mismo funnel producen cuatro combinaciones y una conclusión confusa. La exclusión mutua es cómo mantienes la respuesta legible.
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Apilar condiciones afina el segmento y encoge la muestra. Cómo saber cuándo compensa el intercambio y cuándo te has segmentado hasta el ruido.
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Escribiste un anuncio concreto y mandaste el clic a una página genérica. La coherencia mensaje-página es la mejora de conversión más barata para una marca pequeña, y la segmentación por UTM es cómo se consigue.
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El diseño responsive hizo que una página sirviera para toda pantalla. No hizo que un experimento sirva para toda pantalla, y muchos resultados planos son un móvil ganando y un escritorio perdiendo.
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Un visitante nuevo necesita que le convenzan. Uno recurrente necesita que le dejen pasar. Enseñarles la misma página es el error no forzado más común del CRO.
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Expectativas de envío, hábitos de pago, sensibilidad al precio y señales de confianza varían por mercado. Promediarlos es cómo salen resultados neutros que esconden efectos reales.