Calculadora de Significância Estatística do Teste A/B Calcule a significância estatística para testes A/B com valor p, nível de confiança e aumento.
Calculadora de Teste A/B
Calcule a significância estatística para testes A/B com valor p, nível de confiança e aumento.
Insira dados da Variante A
Insira visitantes e conversões para a variante de controle.
Insira dados da Variante B
Insira visitantes e conversões para a variante de tratamento.
Visualize os resultados
Veja o nível de confiança, valor p, aumento e a variante vencedora.
What Is Calculadora de Teste A/B?
O Calculadora de Teste A/B determina se a diferença entre duas variantes de teste é estatisticamente significativa ou devido ao acaso. Insira o número de visitantes e conversões para cada variante para obter: nível de confiança estatístico, valor p, elevação relativa, escore z e um veredito claro sobre se você tem um vencedor significativo. A ferramenta usa um teste z de duas proporções, o método estatístico padrão para comparar taxas de conversão. Um resultado é considerado significativo no nível de confiança de 95% (p < 0,05), o que significa que há menos de 5% de probabilidade de a diferença ter ocorrido por acaso.
Why Use Calculadora de Teste A/B?
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Metodologia padrão do teste z de duas proporções
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Veredito claro de significância estatística com 95% de confiança
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Mostra o valor p, escore z e taxas de conversão
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Cálculo do aumento relativo entre variantes
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Indicador visual de confiança
Common Use Cases
Testes de Página de Destino
Compare taxas de conversão entre variações de página.
Marketing por E-mail
Teste linhas de assunto, CTAs e designs de e-mail.
Criação de Anúncios
Determine qual criativo de anúncio gera mais conversões.
Mídia Social
Compare o engajamento em diferentes formatos de postagem.
Technical Guide
O calculadora usa o teste z de duas proporções, que compara as taxas de conversão de dois grupos independentes. A estatística do teste z = (p1 - p2) / sqrt(p_pooled × (1 - p_pooled) × (1/n1 + 1/n2)), onde p_pooled = (x1 + x2) / (n1 + n2). O valor p é calculado a partir do escore z usando uma aproximação de distribuição normal. Para resultados confiáveis, objetive pelo menos 1.000 visitantes por variante e permita que os testes sejam executados por pelo menos 1-2 ciclos comerciais completos (geralmente 1-2 semanas). Pré-calcule o tamanho da amostra necessária antes de iniciar um teste para garantir poder estatístico adequado.
Tips & Best Practices
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1Aimie para pelo menos 1.000 visitantes por variante para resultados confiáveis
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2Deixe os testes rodarem por pelo menos 1-2 semanas completas para considerar padrões diários e semanais
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3Mude apenas uma variável de cada vez para atribuição causal clara
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4Não olhe para os resultados cedo - isso infla as taxas de falsos positivos
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5Um nível de confiança de 95% significa que ainda há uma chance de 5% de o resultado ser aleatório
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📱 Social MediaFrequently Asked Questions
Q O que significa estatisticamente significativo?
Q Quantos visitantes eu preciso?
Q Qual é um bom valor p?
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