Qué es el sample ratio mismatch (SRM)
El sample ratio mismatch (SRM) es lo que pasa cuando un test A/B no reparte a los visitantes como debería: configuras un 50/50 y te llegan bastantes más a una versión que a otra. Es la señal más clara de que el test está roto, y mientras dure, su resultado no es fiable.
Por Fernando Blanco Dosil · Actualizado el 2 de noviembre de 2026
Por qué es tan grave
Un reparto 50/50 nunca sale exacto: 10.000 contra 9.900 es normal. Pero cuando la diferencia es demasiado grande para ser azar, algo está apartando a un tipo concreto de visitante de una de las versiones.
Y ese algo casi nunca es neutral. Si la variante pierde a los visitantes con conexiones lentas, o a los que llegan de una campaña concreta, los dos grupos ya no son comparables. La variante puede parecer ganadora solo porque le han quitado a los que peor convierten.
Ejemplo con números
Un test configurado al 50/50. La prueba de chi-cuadrado dice si la diferencia puede ser azar.
| Visitantes en el original | Visitantes en la variante | p-valor de la prueba | Qué significa |
|---|---|---|---|
| 10.000 | 9.900 | 0,48 | Reparto normal, el azar lo explica |
| 10.000 | 9.500 | 0,0003 | SRM: el test tiene un problema |
Con 19.500 visitantes se esperarían 9.750 en cada lado. Una desviación de 250 por lado con ese volumen ocurre por azar unas 3 veces de cada 10.000.
Las causas más habituales
Casi siempre es un problema técnico o de medición, no estadístico. Estos son los sospechosos de siempre.
- Bots: un rastreador que solo ejecuta una de las versiones, o que vuelve muchas veces con identidades distintas, infla un lado.
- Redirecciones: si la variante manda a otra página, parte de los visitantes se pierde por el camino y nunca se cuenta.
- Fallos de medición: la variante rompe el script de analítica, o carga tan tarde que el visitante se va antes de que se registre.
- Caché: una versión servida desde caché a quien no le tocaba, o una página cacheada que no ejecuta el test.
- Cambiar el reparto a mitad de test: pasar de 50/50 a 80/20 y mezclar las dos fases en el mismo resultado.
Cómo lo trata Bixlow
Bixlow hace una prueba de chi-cuadrado de las exposiciones contra el reparto que configuraste, con un umbral de 0,001 para no dar falsas alarmas. Si falla, la página de resultados lo dice y no da veredicto, aunque una versión parezca ganar. Y si cambias el reparto de un test en marcha, la medición vuelve a empezar para no mezclar las dos fases.