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1. Shard Calculation

Query:

Response:

Calculated Shard: 61 (from laksa096)

2. Crawled Status Check

Query:

curl -X POST \
  'http://laksa061.int.ahrefs:8124/' \
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Response:

{"found_url":"https:\/\/vwo.com\/es\/tools\/ab-test-significance-calculator\/","crawl_time":1776221355,"first_indexed_time":1629362580,"http_code":200,"src_unparsed":"com,vwo!\/es\/tools\/ab-test-significance-calculator\/ s443","src_root_hash":"12929336233931038461","history_drop_reason":null,"meta_title":"A\/B Test Calculadora de significación estadística | VWO Libre Instrumentos","meta_descriptions":["Calcule la importancia de sus pruebas A \/ B con nuestra calculadora de significancia gratuita y en línea fácil de usar."],"attrs_boilerpipe_text":"Calculadora de significancia estadística para pruebas A\/B\n¿Vas a realizar una prueba\nA\/B test\n? Calcula la significancia de tus resultados con nuestra calculadora bayesiana, diseñada para equipos que optimizan con datos: experimentación, CRO y UX.\nNúmero de visitantes\nNúmero de conversiones\nControl\nNúmero de visitantes\nNúmero de conversiones\nVariación\nNúmero de visitantes\nNúmero de conversiones\nObjetivo de la prueba:\nBetter\nMDE:\n20%\nROPE:\n1%\nAutomatiza la significancia y crea tests fiables\nExplora parámetros estadísticos avanzados como ROPE, MDR y FPR\nProfundiza en Sequential Testing, Corrección de Bonferroni y Fixed Horizon Tests.\nRevisión detallada de datos\nVariacións\nConversiones \/ Visitantes únicos\nTasa de conversión esperada\nMejora\nProbabilidades de decisión\nLas probabilidades de decisión muestran la posibilidad de que tu variación sea peor, equivalente o mejor.\nC\nControl\nValor base\n-\nV\nVariación\nWorse\nEquivalente\nMejor\nUna mejora de 4.1% se puede esperar con una probabilidad del 95% de ser mejor\nVariacións\nConversiones \/ Visitantes únicos\nTasa de conversión esperada\nMejora\nValor de significancia\nEste valor representa la probabilidad de que la mejora observada se deba únicamente al azar. Un valor más bajo indica mayor confianza en que la diferencia es estadísticamente significativa.\nC\nControl\nValor base\n-\nV\nVariación\n-\nP-Value\n(Desde 0-1)\n0.334\nSignificancia\nNo\n¿Qué es la significancia estadística?\nLa significancia estadística indica si un resultado se debe al azar o a un cambio real. Usa esta calculadora para interpretar tus resultados con confianza y tomar decisiones más inteligentes para optimizar tu página web.\nDiferentes enfoques para calcular la significancia estadística\nLos dos métodos más utilizados son el frecuentista y el bayesiano, que impulsan distintos tipos de calculadoras de estadística de prueba. A continuación, una breve descripción de cada uno.\nFrecuentista\nLa estadística frecuentista analiza la frecuencia con la que ocurren los eventos. Se centra en cuántas veces sucede algo en una situación determinada.\nBayesiano\nLa estadística\nbayesiana\nconsiste en ajustar tus creencias según la evidencia. Parte de una creencia inicial (prior) basada en experiencia o conocimiento previo. Luego, incorpora nueva información para confirmarla o cuestionarla, y actualiza esa creencia según los datos obtenidos.\n¿Cómo calculamos la significancia estadística?\nAsí es como puedes calcular la significancia estadística utilizando los enfoques frecuentista y bayesiano.\nEnfoque frecuentista\nEl enfoque frecuentista para determinar la significancia estadística se basa en\nel valor p\n. Para determinar el valor p utilizando este enfoque, necesitarás la siguiente información clave:\nLa diferencia media entre las dos hipótesis\nLa desviación estándar de la diferencia entre las dos hipótesis\nEl tamaño de muestra de cada hipótesis\nUna vez que hayas recopilado estos datos necesarios, puedes calcular fácilmente el valor p utilizando una herramienta de prueba de significancia o una calculadora de nivel de significancia.\nSi el valor p obtenido es 0,05, la probabilidad de la variación es del 5 %.\nEnfoque bayesiano\nEn este enfoque, el cálculo de la significancia estadística se realiza mediante la probabilidad posterior. La probabilidad posterior considera los datos disponibles y representa la probabilidad de que la hipótesis A o B sea verdadera. Este enfoque tiene en cuenta tanto las creencias previas como la evidencia observada en los datos.\nPara calcular la probabilidad posterior se utiliza el teorema de Bayes. El teorema de Bayes es una fórmula matemática que combina la probabilidad previa de una hipótesis con la probabilidad de los datos para obtener la probabilidad posterior o actualizada.\nUna\nprobabilidad posterior superior al 95 %\nse considera una\nfuerte evidencia\na favor de la hipótesis.\nConoce más sobre nuestro enfoque bayesiano en la serie de artículos que hemos creado sobre pruebas A\/B bayesianas en VWO.\n¿Por qué usamos estadística bayesiana?\nInformes de tests intuitivos\nEn VWO reconocemos que los usuarios sin formación estadística suelen interpretar erróneamente el valor p frecuentista como una probabilidad posterior bayesiana, lo que lleva a conclusiones incorrectas sobre la superioridad de una variación frente a otra. Para resolver este problema, desarrollamos el primer motor estadístico bayesiano de la industria.\nNuestro motor estadístico bayesiano ofrece resultados fáciles de comprender, eliminando el riesgo de cometer errores al realizar pruebas A\/B relacionadas con los ingresos u otros indicadores clave (KPI). Al adoptar un enfoque más intuitivo, garantizamos que nuestros usuarios obtengan conclusiones precisas con nuestra calculadora de significancia estadística.\nCon nuestra solución, puedes confiar en la significancia estadística de tus resultados y tomar decisiones informadas para optimizar tus pruebas, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia general del usuario. Di adiós a las interpretaciones erróneas y aprovecha el poder de la calculadora bayesiana de pruebas A\/B para obtener resultados fiables y accionables.\nComparaciones claras con la línea base\nIdentifica si las variaciones superan, igualan o tienen un rendimiento inferior a la línea base con nuestro motor estadístico avanzado. Los resultados se muestran con un umbral de probabilidad del 95 %. Los gráficos detallados ofrecen una visión clara para tomar decisiones rápidas y con fundamento.\nResultados procesables, más rápidos\nVWO ofrece dos objetivos de prueba: “Mejor” y “Mejor o Equivalente”, ambos basados en el principio ROPE (Región de Equivalencia Práctica), que ofrece una potencia asimétrica en los tests.\nEl objetivo “Mejor” te ayuda a identificar rápidamente las variaciones con bajo rendimiento, acelerando las evaluaciones y la implementación de cambios exitosos.\nEl objetivo “Mejor o Equivalente” ofrece resultados más rápidos cuando buscas una mejora o un rendimiento estable respecto a la línea base.\nPreguntas frecuentes\nLa hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control.\nEl valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A\/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo).\nLa significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra.\nEl poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. Por lo tanto, un poder estadístico del 80 % significa que de 100 tests en los que las variaciones son diferentes, hay 20 en los que las variaciones son lo mismo y, como consecuencia, no existe efecto.\nEsta es la tasa de conversión mediana que puedes esperar de la variación.\nEsta es la mejora mediana que puedes esperar sobre la versión original si implementas la variación.\nLos datos reales observados en la campaña, considerados como la referencia para el análisis estadístico.\nEn el área en la que haya un solapamiento entre variaciones, no tenemos claro qué variación funciona mejor. Si en la variación con mejor rendimiento hay mucha incertidumbre, te recomendamos encarecidamente que ejecutes el test durante más tiempo.\nEn cuánto se podría mejorar la tasa de conversión. Si tu pérdida potencial absoluta es del 2 % y la tasa de conversión esperada es del 10 %, significa que tienes la oportunidad de mejorar la tasa de conversión y aumentarla hasta el 12 %.","attrs_markdown":"**Este sitio web funciona mejor con JavaScript habilitado**. [Descubre cómo habilitar JavaScript](https:\/\/enable-javascript.com\/).\n\n- [\\+1 415-349-3207](tel:+14153493207)\n- [Contáctanos](https:\/\/vwo.com\/es\/contact-us\/)\n- Iniciar sesión\n  - [VWO Login](https:\/\/app.vwo.com\/)\n  - [VWO Engage Login](https:\/\/pushcrew.com\/admin\/)\n- ![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/newhome\/flag-spain@2x.png)\n  \n  ES\n  - [EN](https:\/\/vwo.com\/tools\/ab-test-significance-calculator\/#locale_lang)\n  - [![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/newhome\/flag-germany.svg)DE](https:\/\/vwo.com\/de\/tools\/ab-test-significance-calculator\/#locale_lang)\n  - [![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/flag-portuguese-brazil.svg)BR](https:\/\/vwo.com\/br\/tools\/ab-test-significance-calculator\/#locale_lang)\n- 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Calcula la significancia de tus resultados con nuestra calculadora bayesiana, diseñada para equipos que optimizan con datos: experimentación, CRO y UX.\n\n## Descubre la lógica de VWO Testing\n[Agendar llamada](https:\/\/vwo.com\/es\/demo\/?utm_source=calculator&utm_medium=website&utm_campaign=calculator)\n\n- Automatiza la significancia y crea tests fiables\n- Explora parámetros estadísticos avanzados como ROPE, MDR y FPR\n- Profundiza en Sequential Testing, Corrección de Bonferroni y Fixed Horizon Tests.\n\nVWO Enhanced Reports\n\nFrecuentista\n\nRevisión detallada de datos\n\n| Variacións | Conversiones \/ Visitantes únicos | Tasa de conversión esperada | Mejora | Probabilidades de decisión Las probabilidades de decisión muestran la posibilidad de que tu variación sea peor, equivalente o mejor. |\n|---|---|---|---|---|\n| C Control |   |   | Valor base | \\- |\n| V Variación |   |   |   | Worse Equivalente Mejor |\n\n####\nUna mejora de 4.1% se puede esperar con una probabilidad del 95% de ser mejor\n\n| Variacións | Conversiones \/ Visitantes únicos | Tasa de conversión esperada | Mejora | Valor de significancia Este valor representa la probabilidad de que la mejora observada se deba únicamente al azar. Un valor más bajo indica mayor confianza en que la diferencia es estadísticamente significativa. |\n|---|---|---|---|---|\n| C Control |   |   | Valor base | \\- |\n| V Variación |   |   |   | \\- |\n####\n\nP-Value\n\n(Desde 0-1)\n\n0\\.334\n\nSignificancia\n\nNo\n\n## ¿Qué es la significancia estadística?\nLa significancia estadística indica si un resultado se debe al azar o a un cambio real. Usa esta calculadora para interpretar tus resultados con confianza y tomar decisiones más inteligentes para optimizar tu página web.\n\n## Diferentes enfoques para calcular la significancia estadística\nLos dos métodos más utilizados son el frecuentista y el bayesiano, que impulsan distintos tipos de calculadoras de estadística de prueba. A continuación, una breve descripción de cada uno.\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/frequentist-icon.svg)\n\n### Frecuentista\nLa estadística frecuentista analiza la frecuencia con la que ocurren los eventos. Se centra en cuántas veces sucede algo en una situación determinada.\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/bayesian-icon.svg)\n\n### Bayesiano\nLa estadística [bayesiana](https:\/\/help.vwo.com\/hc\/en-us\/articles\/360033991193-What-is-Bayesian-Statistics-) consiste en ajustar tus creencias según la evidencia. Parte de una creencia inicial (prior) basada en experiencia o conocimiento previo. Luego, incorpora nueva información para confirmarla o cuestionarla, y actualiza esa creencia según los datos obtenidos.\n\n## ¿Cómo calculamos la significancia estadística?\nAsí es como puedes calcular la significancia estadística utilizando los enfoques frecuentista y bayesiano.\n\n### Enfoque frecuentista\nEl enfoque frecuentista para determinar la significancia estadística se basa en **el valor p**. Para determinar el valor p utilizando este enfoque, necesitarás la siguiente información clave:\n\n- La diferencia media entre las dos hipótesis\n- La desviación estándar de la diferencia entre las dos hipótesis\n- El tamaño de muestra de cada hipótesis\n\nUna vez que hayas recopilado estos datos necesarios, puedes calcular fácilmente el valor p utilizando una herramienta de prueba de significancia o una calculadora de nivel de significancia. **Si el valor p obtenido es 0,05, la probabilidad de la variación es del 5 %.**\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/frequentist-approach.svg)\n\n### Enfoque bayesiano\nEn este enfoque, el cálculo de la significancia estadística se realiza mediante la probabilidad posterior. La probabilidad posterior considera los datos disponibles y representa la probabilidad de que la hipótesis A o B sea verdadera. Este enfoque tiene en cuenta tanto las creencias previas como la evidencia observada en los datos.\n\nPara calcular la probabilidad posterior se utiliza el teorema de Bayes. El teorema de Bayes es una fórmula matemática que combina la probabilidad previa de una hipótesis con la probabilidad de los datos para obtener la probabilidad posterior o actualizada.\n\nUna **probabilidad posterior superior al 95 %** se considera una **fuerte evidencia** a favor de la hipótesis.\n\nConoce más sobre nuestro enfoque bayesiano en la serie de artículos que hemos creado sobre pruebas A\/B bayesianas en VWO.\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/bayesian-approach.svg)\n\n## ¿Por qué usamos estadística bayesiana?\n### Informes de tests intuitivos\nEn VWO reconocemos que los usuarios sin formación estadística suelen interpretar erróneamente el valor p frecuentista como una probabilidad posterior bayesiana, lo que lleva a conclusiones incorrectas sobre la superioridad de una variación frente a otra. Para resolver este problema, desarrollamos el primer motor estadístico bayesiano de la industria.\n\nNuestro motor estadístico bayesiano ofrece resultados fáciles de comprender, eliminando el riesgo de cometer errores al realizar pruebas A\/B relacionadas con los ingresos u otros indicadores clave (KPI). Al adoptar un enfoque más intuitivo, garantizamos que nuestros usuarios obtengan conclusiones precisas con nuestra calculadora de significancia estadística.\n\nCon nuestra solución, puedes confiar en la significancia estadística de tus resultados y tomar decisiones informadas para optimizar tus pruebas, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia general del usuario. Di adiós a las interpretaciones erróneas y aprovecha el poder de la calculadora bayesiana de pruebas A\/B para obtener resultados fiables y accionables.\n\n![Crear variaciones de A\/B testing](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/intuitive-test-report.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n### Comparaciones claras con la línea base\nIdentifica si las variaciones superan, igualan o tienen un rendimiento inferior a la línea base con nuestro motor estadístico avanzado. Los resultados se muestran con un umbral de probabilidad del 95 %. Los gráficos detallados ofrecen una visión clara para tomar decisiones rápidas y con fundamento.\n\n![Crear variaciones de A\/B testing](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/clear-comparisons@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n### Resultados procesables, más rápidos\nVWO ofrece dos objetivos de prueba: “Mejor” y “Mejor o Equivalente”, ambos basados en el principio ROPE (Región de Equivalencia Práctica), que ofrece una potencia asimétrica en los tests.\n\nEl objetivo “Mejor” te ayuda a identificar rápidamente las variaciones con bajo rendimiento, acelerando las evaluaciones y la implementación de cambios exitosos.\n\nEl objetivo “Mejor o Equivalente” ofrece resultados más rápidos cuando buscas una mejora o un rendimiento estable respecto a la línea base.\n\n![Crear variaciones de A\/B testing](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/actionable-results-update@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n### Preguntas frecuentes\n¿Qué es una hipótesis nula?\n\nLa hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control.\n\n¿Qué es el valor p?\n\nEl valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A\/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo).\n\n¿Qué es la significancia estadística?\n\nLa significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra.\n\n¿Qué es el poder estadístico de una prueba?\n\nEl poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. Por lo tanto, un poder estadístico del 80 % significa que de 100 tests en los que las variaciones son diferentes, hay 20 en los que las variaciones son lo mismo y, como consecuencia, no existe efecto.\n\n## A\/B testing rápido y simple. Prueba VWO gratis hoy mismo.\nExplora gratis\n\n[Explora gratis](https:\/\/vwo.com\/es\/free-trial\/)\n\nSolicitar Demo\n\n[Solicitar Demo](https:\/\/vwo.com\/es\/demo\/)\n\nEsta es la tasa de conversión mediana que puedes esperar de la variación.\n\nEsta es la mejora mediana que puedes esperar sobre la versión original si implementas la variación.\n\nLos datos reales observados en la campaña, considerados como la referencia para el análisis estadístico.\n\nEn el área en la que haya un solapamiento entre variaciones, no tenemos claro qué variación funciona mejor. Si en la variación con mejor rendimiento hay mucha incertidumbre, te recomendamos encarecidamente que ejecutes el test durante más tiempo.\n\nEn cuánto se podría mejorar la tasa de conversión. Si tu pérdida potencial absoluta es del 2 % y la tasa de conversión esperada es del 10 %, significa que tienes la oportunidad de mejorar la tasa de conversión y aumentarla hasta el 12 %.\n\n### Productos\n- [VWO Testing](https:\/\/vwo.com\/es\/testing\/)\n- [VWO Insights](https:\/\/vwo.com\/es\/insights\/)\n- [VWO Data360](https:\/\/vwo.com\/es\/customer-data-platform\/)\n- [VWO Personalize](https:\/\/vwo.com\/es\/personalization\/)\n- [VWO Plan](https:\/\/vwo.com\/es\/plan\/)\n- [VWO Web Rollouts](https:\/\/vwo.com\/es\/deploy\/)\n\n### Guía popular\n- [A\/B Testing](https:\/\/vwo.com\/es\/ab-testing\/)\n- [Optimización de conversiones (CRO)](https:\/\/vwo.com\/es\/optimizacion-de-conversiones\/)\n- [Optimización de landing page](https:\/\/vwo.com\/es\/landing-page-optimization\/)\n- [Heatmap web](https:\/\/vwo.com\/es\/heatmap-web\/)\n- [Optimización web: estrategias, herramientas y consejos SEO](https:\/\/vwo.com\/es\/optimizacion-web\/)\n\n### Herramientas gratuitas\n- [Calculadora de significancia de pruebas A\/B](https:\/\/vwo.com\/es\/tools\/ab-test-significance-calculator\/)\n- [Calculadora de duración de pruebas A\/B](https:\/\/vwo.com\/es\/tools\/ab-test-duration-calculator\/)\n- [Cart Abandonment Calculator](https:\/\/vwo.com\/es\/tools\/cart-abandonment-calculator\/)\n\n### Sobre nosotros\n- [Nuestra empresa](https:\/\/vwo.com\/es\/about\/)\n- [Contáctanos](https:\/\/vwo.com\/es\/contact-us\/)\n- [Blog](https:\/\/vwo.com\/blog\/es)\n\n[![vwo gdpr ready badge](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/certificates\/certificates-without-background\/gdpr-compliant.svg)](https:\/\/vwo.com\/es\/compliance\/gdpr\/)\n\n[![VWO CCPA ready badge](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/certificates\/certificates-without-background\/ccpa-compliant-2.svg)](https:\/\/vwo.com\/compliance\/ccpa\/)\n\n[![SOC 2 Type II Badge](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/certificates\/certificates-without-background\/soc-2-certificate.svg)](https:\/\/vwo.com\/compliance\/soc-2-type-ii\/)\n\n[![VWO ISO IEC 27001 Certification Badge](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/ISO-27001-certificate-2.svg)](https:\/\/vwo.com\/compliance\/international-organization-standardization-certification\/)\n\n[![VWO ISO 27701 Certification Badge](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/certificates\/certificates-without-background\/ISO-27701-certificate.svg)](https:\/\/vwo.com\/compliance\/international-organization-standardization-certification-27701\/)\n### Síganos y manténgase al día en temas CRO.\n\n© 2026 Copyright [Wingify](https:\/\/wingify.com\/). 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Las posibilidades de tests son infinitas y nos ha permitido identificar, configurar y ejecutar fácilmente varios tests a la vez.\n> \n> Elizabeth Levitan\n> \n> Digital Optimization Specialist\n> \n> ![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/request-demo-extended\/pennfoster@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n> Como project manager de nuestro proceso de experimentación, me encanta cómo VWO nos permite ponernos en marcha rápidamente, pero también nos ofrece la flexibilidad de crear tests más complejos.\n> \n> Tara Rowe\n> \n> Marketing Technology Manager\n> \n> ![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/request-demo-extended\/truckstop@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n> No necesitas experiencia en desarrollo de páginas web para usar VWO. El equipo de soporte de VWO es increíble\n> \n> Elizabeth Romanski\n> \n> Consumer Marketing & Analytics Manager\n> \n> ![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/request-demo-extended\/britannica@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n##### De confianza para miles de marcas líderes\n![Ubisoft Logo](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/client-logos\/ubisoft-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n![eBay Logo](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/client-logos\/ebay-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n![Payscale Logo](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/client-logos\/payscale-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n![Super Retail Group Logo](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/client-logos\/srg-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n![Target Logo](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/client-logos\/target-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n![Virgin Holidays Logo](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/client-logos\/virgin-holidays-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n¡Impresionante! Su reunión está confirmada para  a las\n\nGracias,  por compartir tu información.","attrs_readable_markdown":"## Calculadora de significancia estadística para pruebas A\/B\n¿Vas a realizar una prueba [A\/B test](https:\/\/vwo.com\/es\/ab-testing\/)? Calcula la significancia de tus resultados con nuestra calculadora bayesiana, diseñada para equipos que optimizan con datos: experimentación, CRO y UX.\n\n- Automatiza la significancia y crea tests fiables\n- Explora parámetros estadísticos avanzados como ROPE, MDR y FPR\n- Profundiza en Sequential Testing, Corrección de Bonferroni y Fixed Horizon Tests.\n\nRevisión detallada de datos\n\n| Variacións | Conversiones \/ Visitantes únicos | Tasa de conversión esperada | Mejora | Probabilidades de decisión Las probabilidades de decisión muestran la posibilidad de que tu variación sea peor, equivalente o mejor. |\n|---|---|---|---|---|\n| C Control |   |   | Valor base | \\- |\n| V Variación |   |   |   | Worse Equivalente Mejor |\n\nUna mejora de 4.1% se puede esperar con una probabilidad del 95% de ser mejor\n\n| Variacións | Conversiones \/ Visitantes únicos | Tasa de conversión esperada | Mejora | Valor de significancia Este valor representa la probabilidad de que la mejora observada se deba únicamente al azar. Un valor más bajo indica mayor confianza en que la diferencia es estadísticamente significativa. |\n|---|---|---|---|---|\n| C Control |   |   | Valor base | \\- |\n| V Variación |   |   |   | \\- |\n\nP-Value\n\n(Desde 0-1)\n\n0\\.334\n\nSignificancia\n\nNo\n\n## ¿Qué es la significancia estadística?\nLa significancia estadística indica si un resultado se debe al azar o a un cambio real. Usa esta calculadora para interpretar tus resultados con confianza y tomar decisiones más inteligentes para optimizar tu página web.\n\n## Diferentes enfoques para calcular la significancia estadística\nLos dos métodos más utilizados son el frecuentista y el bayesiano, que impulsan distintos tipos de calculadoras de estadística de prueba. A continuación, una breve descripción de cada uno.\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/frequentist-icon.svg)\n\n### Frecuentista\nLa estadística frecuentista analiza la frecuencia con la que ocurren los eventos. Se centra en cuántas veces sucede algo en una situación determinada.\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/bayesian-icon.svg)\n\n### Bayesiano\nLa estadística [bayesiana](https:\/\/help.vwo.com\/hc\/en-us\/articles\/360033991193-What-is-Bayesian-Statistics-) consiste en ajustar tus creencias según la evidencia. Parte de una creencia inicial (prior) basada en experiencia o conocimiento previo. Luego, incorpora nueva información para confirmarla o cuestionarla, y actualiza esa creencia según los datos obtenidos.\n\n## ¿Cómo calculamos la significancia estadística?\nAsí es como puedes calcular la significancia estadística utilizando los enfoques frecuentista y bayesiano.\n\n### Enfoque frecuentista\nEl enfoque frecuentista para determinar la significancia estadística se basa en **el valor p**. Para determinar el valor p utilizando este enfoque, necesitarás la siguiente información clave:\n\n- La diferencia media entre las dos hipótesis\n- La desviación estándar de la diferencia entre las dos hipótesis\n- El tamaño de muestra de cada hipótesis\n\nUna vez que hayas recopilado estos datos necesarios, puedes calcular fácilmente el valor p utilizando una herramienta de prueba de significancia o una calculadora de nivel de significancia. **Si el valor p obtenido es 0,05, la probabilidad de la variación es del 5 %.**\n\n![](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/frequentist-approach.svg)\n\n### Enfoque bayesiano\nEn este enfoque, el cálculo de la significancia estadística se realiza mediante la probabilidad posterior. La probabilidad posterior considera los datos disponibles y representa la probabilidad de que la hipótesis A o B sea verdadera. Este enfoque tiene en cuenta tanto las creencias previas como la evidencia observada en los datos.\n\nPara calcular la probabilidad posterior se utiliza el teorema de Bayes. 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Para resolver este problema, desarrollamos el primer motor estadístico bayesiano de la industria.\n\nNuestro motor estadístico bayesiano ofrece resultados fáciles de comprender, eliminando el riesgo de cometer errores al realizar pruebas A\/B relacionadas con los ingresos u otros indicadores clave (KPI). Al adoptar un enfoque más intuitivo, garantizamos que nuestros usuarios obtengan conclusiones precisas con nuestra calculadora de significancia estadística.\n\nCon nuestra solución, puedes confiar en la significancia estadística de tus resultados y tomar decisiones informadas para optimizar tus pruebas, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia general del usuario. Di adiós a las interpretaciones erróneas y aprovecha el poder de la calculadora bayesiana de pruebas A\/B para obtener resultados fiables y accionables.\n\n![Crear variaciones de A\/B testing](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/intuitive-test-report.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n### Comparaciones claras con la línea base\nIdentifica si las variaciones superan, igualan o tienen un rendimiento inferior a la línea base con nuestro motor estadístico avanzado. Los resultados se muestran con un umbral de probabilidad del 95 %. Los gráficos detallados ofrecen una visión clara para tomar decisiones rápidas y con fundamento.\n\n![Crear variaciones de A\/B testing](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/clear-comparisons@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n### Resultados procesables, más rápidos\nVWO ofrece dos objetivos de prueba: “Mejor” y “Mejor o Equivalente”, ambos basados en el principio ROPE (Región de Equivalencia Práctica), que ofrece una potencia asimétrica en los tests.\n\nEl objetivo “Mejor” te ayuda a identificar rápidamente las variaciones con bajo rendimiento, acelerando las evaluaciones y la implementación de cambios exitosos.\n\nEl objetivo “Mejor o Equivalente” ofrece resultados más rápidos cuando buscas una mejora o un rendimiento estable respecto a la línea base.\n\n![Crear variaciones de A\/B testing](https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/wp-content\/themes\/vwo\/images\/new-website\/significance-calculator\/actionable-results-update@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5)\n\n### Preguntas frecuentes\nLa hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control.\n\nEl valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A\/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo).\n\nLa significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra.\n\nEl poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. 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Boilerpipe Text	Calculadora de significancia estadística para pruebas A/B ¿Vas a realizar una prueba A/B test ? Calcula la significancia de tus resultados con nuestra calculadora bayesiana, diseñada para equipos que optimizan con datos: experimentación, CRO y UX. Número de visitantes Número de conversiones Control Número de visitantes Número de conversiones Variación Número de visitantes Número de conversiones Objetivo de la prueba: Better MDE: 20% ROPE: 1% Automatiza la significancia y crea tests fiables Explora parámetros estadísticos avanzados como ROPE, MDR y FPR Profundiza en Sequential Testing, Corrección de Bonferroni y Fixed Horizon Tests. Revisión detallada de datos Variacións Conversiones / Visitantes únicos Tasa de conversión esperada Mejora Probabilidades de decisión Las probabilidades de decisión muestran la posibilidad de que tu variación sea peor, equivalente o mejor. C Control Valor base - V Variación Worse Equivalente Mejor Una mejora de 4.1% se puede esperar con una probabilidad del 95% de ser mejor Variacións Conversiones / Visitantes únicos Tasa de conversión esperada Mejora Valor de significancia Este valor representa la probabilidad de que la mejora observada se deba únicamente al azar. Un valor más bajo indica mayor confianza en que la diferencia es estadísticamente significativa. C Control Valor base - V Variación - P-Value (Desde 0-1) 0.334 Significancia No ¿Qué es la significancia estadística? La significancia estadística indica si un resultado se debe al azar o a un cambio real. Usa esta calculadora para interpretar tus resultados con confianza y tomar decisiones más inteligentes para optimizar tu página web. Diferentes enfoques para calcular la significancia estadística Los dos métodos más utilizados son el frecuentista y el bayesiano, que impulsan distintos tipos de calculadoras de estadística de prueba. A continuación, una breve descripción de cada uno. Frecuentista La estadística frecuentista analiza la frecuencia con la que ocurren los eventos. Se centra en cuántas veces sucede algo en una situación determinada. Bayesiano La estadística bayesiana consiste en ajustar tus creencias según la evidencia. Parte de una creencia inicial (prior) basada en experiencia o conocimiento previo. Luego, incorpora nueva información para confirmarla o cuestionarla, y actualiza esa creencia según los datos obtenidos. ¿Cómo calculamos la significancia estadística? Así es como puedes calcular la significancia estadística utilizando los enfoques frecuentista y bayesiano. Enfoque frecuentista El enfoque frecuentista para determinar la significancia estadística se basa en el valor p . Para determinar el valor p utilizando este enfoque, necesitarás la siguiente información clave: La diferencia media entre las dos hipótesis La desviación estándar de la diferencia entre las dos hipótesis El tamaño de muestra de cada hipótesis Una vez que hayas recopilado estos datos necesarios, puedes calcular fácilmente el valor p utilizando una herramienta de prueba de significancia o una calculadora de nivel de significancia. Si el valor p obtenido es 0,05, la probabilidad de la variación es del 5 %. Enfoque bayesiano En este enfoque, el cálculo de la significancia estadística se realiza mediante la probabilidad posterior. La probabilidad posterior considera los datos disponibles y representa la probabilidad de que la hipótesis A o B sea verdadera. Este enfoque tiene en cuenta tanto las creencias previas como la evidencia observada en los datos. Para calcular la probabilidad posterior se utiliza el teorema de Bayes. El teorema de Bayes es una fórmula matemática que combina la probabilidad previa de una hipótesis con la probabilidad de los datos para obtener la probabilidad posterior o actualizada. Una probabilidad posterior superior al 95 % se considera una fuerte evidencia a favor de la hipótesis. Conoce más sobre nuestro enfoque bayesiano en la serie de artículos que hemos creado sobre pruebas A/B bayesianas en VWO. ¿Por qué usamos estadística bayesiana? Informes de tests intuitivos En VWO reconocemos que los usuarios sin formación estadística suelen interpretar erróneamente el valor p frecuentista como una probabilidad posterior bayesiana, lo que lleva a conclusiones incorrectas sobre la superioridad de una variación frente a otra. Para resolver este problema, desarrollamos el primer motor estadístico bayesiano de la industria. Nuestro motor estadístico bayesiano ofrece resultados fáciles de comprender, eliminando el riesgo de cometer errores al realizar pruebas A/B relacionadas con los ingresos u otros indicadores clave (KPI). Al adoptar un enfoque más intuitivo, garantizamos que nuestros usuarios obtengan conclusiones precisas con nuestra calculadora de significancia estadística. Con nuestra solución, puedes confiar en la significancia estadística de tus resultados y tomar decisiones informadas para optimizar tus pruebas, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia general del usuario. Di adiós a las interpretaciones erróneas y aprovecha el poder de la calculadora bayesiana de pruebas A/B para obtener resultados fiables y accionables. Comparaciones claras con la línea base Identifica si las variaciones superan, igualan o tienen un rendimiento inferior a la línea base con nuestro motor estadístico avanzado. Los resultados se muestran con un umbral de probabilidad del 95 %. Los gráficos detallados ofrecen una visión clara para tomar decisiones rápidas y con fundamento. Resultados procesables, más rápidos VWO ofrece dos objetivos de prueba: “Mejor” y “Mejor o Equivalente”, ambos basados en el principio ROPE (Región de Equivalencia Práctica), que ofrece una potencia asimétrica en los tests. El objetivo “Mejor” te ayuda a identificar rápidamente las variaciones con bajo rendimiento, acelerando las evaluaciones y la implementación de cambios exitosos. El objetivo “Mejor o Equivalente” ofrece resultados más rápidos cuando buscas una mejora o un rendimiento estable respecto a la línea base. Preguntas frecuentes La hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control. El valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo). La significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra. El poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. Por lo tanto, un poder estadístico del 80 % significa que de 100 tests en los que las variaciones son diferentes, hay 20 en los que las variaciones son lo mismo y, como consecuencia, no existe efecto. Esta es la tasa de conversión mediana que puedes esperar de la variación. Esta es la mejora mediana que puedes esperar sobre la versión original si implementas la variación. Los datos reales observados en la campaña, considerados como la referencia para el análisis estadístico. En el área en la que haya un solapamiento entre variaciones, no tenemos claro qué variación funciona mejor. Si en la variación con mejor rendimiento hay mucha incertidumbre, te recomendamos encarecidamente que ejecutes el test durante más tiempo. En cuánto se podría mejorar la tasa de conversión. Si tu pérdida potencial absoluta es del 2 % y la tasa de conversión esperada es del 10 %, significa que tienes la oportunidad de mejorar la tasa de conversión y aumentarla hasta el 12 %.
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para tu newsletter: cómo optimizar tu boletín](https://vwo.com/blog/es/tests-ab-newsletter/) [Ver todos los artículos](https://vwo.com/blog/es/) Historias de Éxito de VWO Historias de Éxito de VWO [![Logo](https://static.wingify.com/gcp//uploads/2026/02/Logo.jpeg) AURUM impulsa la activación en 4x en los períodos de prueba a través de un onboarding guiado por experimentos con VWO](https://vwo.com/es/success-stories/aurum/) [![Hush Blankets](https://static.wingify.com/gcp/tr:h-60,w-60,c-at_max/uploads/2020/09/Hush-Blankets.png) Hush Blankets: cerca de superar el millón de dólares en beneficios adicionales gracias al A/B testing con velocidad mejorada](https://vwo.com/es/success-stories/hush-blankets/) [![Dorado Fashion Logo](https://static.wingify.com/gcp/tr:h-60,w-60,c-at_max/uploads/2020/05/Dorado-Fashion-logo-.png) Dorado Fashion Incrementó su Tasa de Conversión eCommerce en Solo 3 Meses](https://vwo.com/es/success-stories/dorado-fashion/) [![Ubisoft 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Calculadora de significancia estadística para pruebas A/B ¿Vas a realizar una prueba [A/B test](https://vwo.com/es/ab-testing/)? Calcula la significancia de tus resultados con nuestra calculadora bayesiana, diseñada para equipos que optimizan con datos: experimentación, CRO y UX. ## Descubre la lógica de VWO Testing [Agendar llamada](https://vwo.com/es/demo/?utm_source=calculator&utm_medium=website&utm_campaign=calculator) - Automatiza la significancia y crea tests fiables - Explora parámetros estadísticos avanzados como ROPE, MDR y FPR - Profundiza en Sequential Testing, Corrección de Bonferroni y Fixed Horizon Tests. VWO Enhanced Reports Frecuentista Revisión detallada de datos \| Variacións \| Conversiones / Visitantes únicos \| Tasa de conversión esperada \| Mejora \| Probabilidades de decisión Las probabilidades de decisión muestran la posibilidad de que tu variación sea peor, equivalente o mejor. \| \|---\|---\|---\|---\|---\| \| C Control \| \| \| Valor base \| \- \| \| V Variación \| \| \| \| Worse Equivalente Mejor \| #### Una mejora de 4.1% se puede esperar con una probabilidad del 95% de ser mejor \| Variacións \| Conversiones / Visitantes únicos \| Tasa de conversión esperada \| Mejora \| Valor de significancia Este valor representa la probabilidad de que la mejora observada se deba únicamente al azar. Un valor más bajo indica mayor confianza en que la diferencia es estadísticamente significativa. \| \|---\|---\|---\|---\|---\| \| C Control \| \| \| Valor base \| \- \| \| V Variación \| \| \| \| \- \| #### P-Value (Desde 0-1) 0\.334 Significancia No ## ¿Qué es la significancia estadística? La significancia estadística indica si un resultado se debe al azar o a un cambio real. Usa esta calculadora para interpretar tus resultados con confianza y tomar decisiones más inteligentes para optimizar tu página web. ## Diferentes enfoques para calcular la significancia estadística Los dos métodos más utilizados son el frecuentista y el bayesiano, que impulsan distintos tipos de calculadoras de estadística de prueba. A continuación, una breve descripción de cada uno. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/frequentist-icon.svg) ### Frecuentista La estadística frecuentista analiza la frecuencia con la que ocurren los eventos. Se centra en cuántas veces sucede algo en una situación determinada. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/bayesian-icon.svg) ### Bayesiano La estadística [bayesiana](https://help.vwo.com/hc/en-us/articles/360033991193-What-is-Bayesian-Statistics-) consiste en ajustar tus creencias según la evidencia. Parte de una creencia inicial (prior) basada en experiencia o conocimiento previo. Luego, incorpora nueva información para confirmarla o cuestionarla, y actualiza esa creencia según los datos obtenidos. ## ¿Cómo calculamos la significancia estadística? Así es como puedes calcular la significancia estadística utilizando los enfoques frecuentista y bayesiano. ### Enfoque frecuentista El enfoque frecuentista para determinar la significancia estadística se basa en el valor p. Para determinar el valor p utilizando este enfoque, necesitarás la siguiente información clave: - La diferencia media entre las dos hipótesis - La desviación estándar de la diferencia entre las dos hipótesis - El tamaño de muestra de cada hipótesis Una vez que hayas recopilado estos datos necesarios, puedes calcular fácilmente el valor p utilizando una herramienta de prueba de significancia o una calculadora de nivel de significancia. Si el valor p obtenido es 0,05, la probabilidad de la variación es del 5 %. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/frequentist-approach.svg) ### Enfoque bayesiano En este enfoque, el cálculo de la significancia estadística se realiza mediante la probabilidad posterior. La probabilidad posterior considera los datos disponibles y representa la probabilidad de que la hipótesis A o B sea verdadera. Este enfoque tiene en cuenta tanto las creencias previas como la evidencia observada en los datos. Para calcular la probabilidad posterior se utiliza el teorema de Bayes. El teorema de Bayes es una fórmula matemática que combina la probabilidad previa de una hipótesis con la probabilidad de los datos para obtener la probabilidad posterior o actualizada. Una probabilidad posterior superior al 95 % se considera una fuerte evidencia a favor de la hipótesis. Conoce más sobre nuestro enfoque bayesiano en la serie de artículos que hemos creado sobre pruebas A/B bayesianas en VWO. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/bayesian-approach.svg) ## ¿Por qué usamos estadística bayesiana? ### Informes de tests intuitivos En VWO reconocemos que los usuarios sin formación estadística suelen interpretar erróneamente el valor p frecuentista como una probabilidad posterior bayesiana, lo que lleva a conclusiones incorrectas sobre la superioridad de una variación frente a otra. Para resolver este problema, desarrollamos el primer motor estadístico bayesiano de la industria. Nuestro motor estadístico bayesiano ofrece resultados fáciles de comprender, eliminando el riesgo de cometer errores al realizar pruebas A/B relacionadas con los ingresos u otros indicadores clave (KPI). Al adoptar un enfoque más intuitivo, garantizamos que nuestros usuarios obtengan conclusiones precisas con nuestra calculadora de significancia estadística. Con nuestra solución, puedes confiar en la significancia estadística de tus resultados y tomar decisiones informadas para optimizar tus pruebas, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia general del usuario. Di adiós a las interpretaciones erróneas y aprovecha el poder de la calculadora bayesiana de pruebas A/B para obtener resultados fiables y accionables. ![Crear variaciones de A/B testing](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/intuitive-test-report.png?tr=w-0.5,h-0.5) ### Comparaciones claras con la línea base Identifica si las variaciones superan, igualan o tienen un rendimiento inferior a la línea base con nuestro motor estadístico avanzado. Los resultados se muestran con un umbral de probabilidad del 95 %. Los gráficos detallados ofrecen una visión clara para tomar decisiones rápidas y con fundamento. ![Crear variaciones de A/B testing](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/clear-comparisons@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ### Resultados procesables, más rápidos VWO ofrece dos objetivos de prueba: “Mejor” y “Mejor o Equivalente”, ambos basados en el principio ROPE (Región de Equivalencia Práctica), que ofrece una potencia asimétrica en los tests. El objetivo “Mejor” te ayuda a identificar rápidamente las variaciones con bajo rendimiento, acelerando las evaluaciones y la implementación de cambios exitosos. El objetivo “Mejor o Equivalente” ofrece resultados más rápidos cuando buscas una mejora o un rendimiento estable respecto a la línea base. ![Crear variaciones de A/B testing](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/actionable-results-update@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ### Preguntas frecuentes ¿Qué es una hipótesis nula? La hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control. ¿Qué es el valor p? El valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo). ¿Qué es la significancia estadística? La significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra. ¿Qué es el poder estadístico de una prueba? El poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. Por lo tanto, un poder estadístico del 80 % significa que de 100 tests en los que las variaciones son diferentes, hay 20 en los que las variaciones son lo mismo y, como consecuencia, no existe efecto. ## A/B testing rápido y simple. Prueba VWO gratis hoy mismo. Explora gratis [Explora gratis](https://vwo.com/es/free-trial/) Solicitar Demo [Solicitar Demo](https://vwo.com/es/demo/) Esta es la tasa de conversión mediana que puedes esperar de la variación. Esta es la mejora mediana que puedes esperar sobre la versión original si implementas la variación. Los datos reales observados en la campaña, considerados como la referencia para el análisis estadístico. En el área en la que haya un solapamiento entre variaciones, no tenemos claro qué variación funciona mejor. Si en la variación con mejor rendimiento hay mucha incertidumbre, te recomendamos encarecidamente que ejecutes el test durante más tiempo. En cuánto se podría mejorar la tasa de conversión. Si tu pérdida potencial absoluta es del 2 % y la tasa de conversión esperada es del 10 %, significa que tienes la oportunidad de mejorar la tasa de conversión y aumentarla hasta el 12 %. ### Productos - [VWO Testing](https://vwo.com/es/testing/) - [VWO Insights](https://vwo.com/es/insights/) - [VWO Data360](https://vwo.com/es/customer-data-platform/) - [VWO Personalize](https://vwo.com/es/personalization/) - [VWO Plan](https://vwo.com/es/plan/) - [VWO Web Rollouts](https://vwo.com/es/deploy/) ### Guía popular - [A/B Testing](https://vwo.com/es/ab-testing/) - [Optimización de conversiones (CRO)](https://vwo.com/es/optimizacion-de-conversiones/) - [Optimización de landing page](https://vwo.com/es/landing-page-optimization/) - [Heatmap web](https://vwo.com/es/heatmap-web/) - [Optimización web: estrategias, herramientas y consejos SEO](https://vwo.com/es/optimizacion-web/) ### Herramientas gratuitas - [Calculadora de significancia de pruebas A/B](https://vwo.com/es/tools/ab-test-significance-calculator/) - [Calculadora de duración de pruebas A/B](https://vwo.com/es/tools/ab-test-duration-calculator/) - [Cart Abandonment Calculator](https://vwo.com/es/tools/cart-abandonment-calculator/) ### Sobre nosotros - [Nuestra empresa](https://vwo.com/es/about/) - [Contáctanos](https://vwo.com/es/contact-us/) - [Blog](https://vwo.com/blog/es) [![vwo gdpr ready badge](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/certificates/certificates-without-background/gdpr-compliant.svg)](https://vwo.com/es/compliance/gdpr/) [![VWO CCPA ready badge](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/certificates/certificates-without-background/ccpa-compliant-2.svg)](https://vwo.com/compliance/ccpa/) [![SOC 2 Type II Badge](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/certificates/certificates-without-background/soc-2-certificate.svg)](https://vwo.com/compliance/soc-2-type-ii/) [![VWO ISO IEC 27001 Certification Badge](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/ISO-27001-certificate-2.svg)](https://vwo.com/compliance/international-organization-standardization-certification/) [![VWO ISO 27701 Certification Badge](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/certificates/certificates-without-background/ISO-27701-certificate.svg)](https://vwo.com/compliance/international-organization-standardization-certification-27701/) ### Síganos y manténgase al día en temas CRO. © 2026 Copyright [Wingify](https://wingify.com/). All rights reserved \\| [Terms](https://vwo.com/terms/) \\| [Security](https://vwo.com/es/security/) \\| [Compliance](https://vwo.com/es/compliance/) \\| [Code of Conduct](https://vwo.com/conduct/) \\| [Privacy](https://vwo.com/es/privacy-policy/) \\| [AI Policy](https://vwo.com/responsible-ai-policy/) \\| [Imprint](https://vwo.com/es/impressum/) \\| [Opt-out](https://vwo.com/opt-out/) \\| [Hey AI, learn about us](https://vwo.com/llm-info/) [![Wingify Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/logo_wingify.svg)](https://wingify.com/) Scroll To Top [![VWO Logo](https://static.wingify.com/gcp/images/vwo-logo-color.svg)](https://vwo.com/es/ "VWO Logo") #### Regístrate para una versión de prueba completa Gratis durante 30 días. No se requiere tarjeta de crédito #### Regístrate para una versión de prueba completa ### ¿Tienes curiosidad por ver cómo funciona? Solicita una demo personalizada. El 70 % de las empresas acelera su proceso de optimización con estas demos. se encargará de su demostración de VWO personalizada. Agendar una llamada Omitir y continuar a la app ![VWO Logo](https://static.wingify.com/gcp/images/vwo-logo-color.svg) Awesome! Your meeting is confirmed for at VWO está configurando tu cuenta Hemos enviado un mensaje a yourmail@domain.com con instrucciones para verificar tu cuenta. ¿No puedes encontrar el correo? Comprueba el spam, el correo basura o las bandejas de entrada secundarias. ¿No puedes encontrarlo? Háznoslo saber en [support@vwo.com](mailto:support@vwo.com) ### Hablemos Hablar con un representante de ventas Global [\+1 415-349-3207](tel:+14153493207) También puedes enviarnos un correo electrónico a [support@vwo.com](mailto:support@vwo.com) ##### Gracias por escribirnos. Uno de nuestros representantes se pondrá en contacto contigo en breve. ¡Impresionante! Su reunión está confirmada para a las Gracias, por compartir tu información. ### Confirmar Programar más tarde , you're all set to experience the VWO demo. No veo la hora de conocerte el a las ![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7) Account Executive , gracias por compartir estos detalles. Tu representante exclusivo de VWO se pondrá en contacto en breve para programar esta demostración. > Estamos satisfechos y contentos de haber elegido VWO. Estamos obteniendo el ROI de nuestros experimentos. > > Christoffer Kjellberg > > CRO Manager > > ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/request-demo-extended/ideal-of-sweden@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) > VWO ha sido muy útil en nuestros esfuerzos de optimización. Las posibilidades de tests son infinitas y nos ha permitido identificar, configurar y ejecutar fácilmente varios tests a la vez. > > Elizabeth Levitan > > Digital Optimization Specialist > > ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/request-demo-extended/pennfoster@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) > Como project manager de nuestro proceso de experimentación, me encanta cómo VWO nos permite ponernos en marcha rápidamente, pero también nos ofrece la flexibilidad de crear tests más complejos. > > Tara Rowe > > Marketing Technology Manager > > ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/request-demo-extended/truckstop@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) > No necesitas experiencia en desarrollo de páginas web para usar VWO. El equipo de soporte de VWO es increíble > > Elizabeth Romanski > > Consumer Marketing & Analytics Manager > > ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/request-demo-extended/britannica@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ##### De confianza para miles de marcas líderes ![Ubisoft Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/client-logos/ubisoft-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ![eBay Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/client-logos/ebay-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ![Payscale Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/client-logos/payscale-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ![Super Retail Group Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/client-logos/srg-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ![Target Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/client-logos/target-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ![Virgin Holidays Logo](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/client-logos/virgin-holidays-white@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ¡Impresionante! Su reunión está confirmada para a las Gracias, por compartir tu información.
Readable Markdown	## Calculadora de significancia estadística para pruebas A/B ¿Vas a realizar una prueba [A/B test](https://vwo.com/es/ab-testing/)? Calcula la significancia de tus resultados con nuestra calculadora bayesiana, diseñada para equipos que optimizan con datos: experimentación, CRO y UX. - Automatiza la significancia y crea tests fiables - Explora parámetros estadísticos avanzados como ROPE, MDR y FPR - Profundiza en Sequential Testing, Corrección de Bonferroni y Fixed Horizon Tests. Revisión detallada de datos \| Variacións \| Conversiones / Visitantes únicos \| Tasa de conversión esperada \| Mejora \| Probabilidades de decisión Las probabilidades de decisión muestran la posibilidad de que tu variación sea peor, equivalente o mejor. \| \|---\|---\|---\|---\|---\| \| C Control \| \| \| Valor base \| \- \| \| V Variación \| \| \| \| Worse Equivalente Mejor \| Una mejora de 4.1% se puede esperar con una probabilidad del 95% de ser mejor \| Variacións \| Conversiones / Visitantes únicos \| Tasa de conversión esperada \| Mejora \| Valor de significancia Este valor representa la probabilidad de que la mejora observada se deba únicamente al azar. Un valor más bajo indica mayor confianza en que la diferencia es estadísticamente significativa. \| \|---\|---\|---\|---\|---\| \| C Control \| \| \| Valor base \| \- \| \| V Variación \| \| \| \| \- \| P-Value (Desde 0-1) 0\.334 Significancia No ## ¿Qué es la significancia estadística? La significancia estadística indica si un resultado se debe al azar o a un cambio real. Usa esta calculadora para interpretar tus resultados con confianza y tomar decisiones más inteligentes para optimizar tu página web. ## Diferentes enfoques para calcular la significancia estadística Los dos métodos más utilizados son el frecuentista y el bayesiano, que impulsan distintos tipos de calculadoras de estadística de prueba. A continuación, una breve descripción de cada uno. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/frequentist-icon.svg) ### Frecuentista La estadística frecuentista analiza la frecuencia con la que ocurren los eventos. Se centra en cuántas veces sucede algo en una situación determinada. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/bayesian-icon.svg) ### Bayesiano La estadística [bayesiana](https://help.vwo.com/hc/en-us/articles/360033991193-What-is-Bayesian-Statistics-) consiste en ajustar tus creencias según la evidencia. Parte de una creencia inicial (prior) basada en experiencia o conocimiento previo. Luego, incorpora nueva información para confirmarla o cuestionarla, y actualiza esa creencia según los datos obtenidos. ## ¿Cómo calculamos la significancia estadística? Así es como puedes calcular la significancia estadística utilizando los enfoques frecuentista y bayesiano. ### Enfoque frecuentista El enfoque frecuentista para determinar la significancia estadística se basa en el valor p. Para determinar el valor p utilizando este enfoque, necesitarás la siguiente información clave: - La diferencia media entre las dos hipótesis - La desviación estándar de la diferencia entre las dos hipótesis - El tamaño de muestra de cada hipótesis Una vez que hayas recopilado estos datos necesarios, puedes calcular fácilmente el valor p utilizando una herramienta de prueba de significancia o una calculadora de nivel de significancia. Si el valor p obtenido es 0,05, la probabilidad de la variación es del 5 %. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/frequentist-approach.svg) ### Enfoque bayesiano En este enfoque, el cálculo de la significancia estadística se realiza mediante la probabilidad posterior. La probabilidad posterior considera los datos disponibles y representa la probabilidad de que la hipótesis A o B sea verdadera. Este enfoque tiene en cuenta tanto las creencias previas como la evidencia observada en los datos. Para calcular la probabilidad posterior se utiliza el teorema de Bayes. El teorema de Bayes es una fórmula matemática que combina la probabilidad previa de una hipótesis con la probabilidad de los datos para obtener la probabilidad posterior o actualizada. Una probabilidad posterior superior al 95 % se considera una fuerte evidencia a favor de la hipótesis. Conoce más sobre nuestro enfoque bayesiano en la serie de artículos que hemos creado sobre pruebas A/B bayesianas en VWO. ![](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/bayesian-approach.svg) ¿Por qué usamos estadística bayesiana? ### Informes de tests intuitivos En VWO reconocemos que los usuarios sin formación estadística suelen interpretar erróneamente el valor p frecuentista como una probabilidad posterior bayesiana, lo que lleva a conclusiones incorrectas sobre la superioridad de una variación frente a otra. Para resolver este problema, desarrollamos el primer motor estadístico bayesiano de la industria. Nuestro motor estadístico bayesiano ofrece resultados fáciles de comprender, eliminando el riesgo de cometer errores al realizar pruebas A/B relacionadas con los ingresos u otros indicadores clave (KPI). Al adoptar un enfoque más intuitivo, garantizamos que nuestros usuarios obtengan conclusiones precisas con nuestra calculadora de significancia estadística. Con nuestra solución, puedes confiar en la significancia estadística de tus resultados y tomar decisiones informadas para optimizar tus pruebas, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia general del usuario. Di adiós a las interpretaciones erróneas y aprovecha el poder de la calculadora bayesiana de pruebas A/B para obtener resultados fiables y accionables. ![Crear variaciones de A/B testing](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/intuitive-test-report.png?tr=w-0.5,h-0.5) ### Comparaciones claras con la línea base Identifica si las variaciones superan, igualan o tienen un rendimiento inferior a la línea base con nuestro motor estadístico avanzado. Los resultados se muestran con un umbral de probabilidad del 95 %. Los gráficos detallados ofrecen una visión clara para tomar decisiones rápidas y con fundamento. ![Crear variaciones de A/B testing](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/clear-comparisons@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ### Resultados procesables, más rápidos VWO ofrece dos objetivos de prueba: “Mejor” y “Mejor o Equivalente”, ambos basados en el principio ROPE (Región de Equivalencia Práctica), que ofrece una potencia asimétrica en los tests. El objetivo “Mejor” te ayuda a identificar rápidamente las variaciones con bajo rendimiento, acelerando las evaluaciones y la implementación de cambios exitosos. El objetivo “Mejor o Equivalente” ofrece resultados más rápidos cuando buscas una mejora o un rendimiento estable respecto a la línea base. ![Crear variaciones de A/B testing](https://static.wingify.com/gcp/wp-content/themes/vwo/images/new-website/significance-calculator/actionable-results-update@2x.png?tr=w-0.5,h-0.5) ### Preguntas frecuentes La hipótesis nula establece que no existe diferencia entre el control y la variación. Esto significa que la tasa de conversión de la variación será similar a la tasa de conversión del control. El valor p se define como la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es correcta (siendo la hipótesis nula en A/B testing la idea de que la variación y el control son lo mismo). La significancia estadística cuantifica si un resultado obtenido se debe probablemente al azar o es fruto de un factor relevante. Cuando se establece que un descubrimiento es estadísticamente significativo, esto quiere decir que puedes tener la certeza de que la diferencia es real, y no que simplemente tuviste suerte (o mala suerte) a la hora de escoger la muestra. El poder estadístico es la probabilidad de detectar un efecto cuando dicho efecto es real. Por lo tanto, un poder estadístico del 80 % significa que de 100 tests en los que las variaciones son diferentes, hay 20 en los que las variaciones son lo mismo y, como consecuencia, no existe efecto. Esta es la tasa de conversión mediana que puedes esperar de la variación. Esta es la mejora mediana que puedes esperar sobre la versión original si implementas la variación. Los datos reales observados en la campaña, considerados como la referencia para el análisis estadístico. En el área en la que haya un solapamiento entre variaciones, no tenemos claro qué variación funciona mejor. Si en la variación con mejor rendimiento hay mucha incertidumbre, te recomendamos encarecidamente que ejecutes el test durante más tiempo. En cuánto se podría mejorar la tasa de conversión. Si tu pérdida potencial absoluta es del 2 % y la tasa de conversión esperada es del 10 %, significa que tienes la oportunidad de mejorar la tasa de conversión y aumentarla hasta el 12 %.
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