Analítica web
Reflexiones desde el mercado español de Analítica Web

Interpretación estadística de resultados

Se lee en 2 minutos

A la hora de analizar los resultados de un test de personalización, nos encontramos con distintas métricas, rangos y valores que las herramientas como Google Optimize o Adobe Target ofrecen por defecto. Así, descubrimos términos como significancia estadística o intervalos de confianza que debemos interpretar, ya que la realización de estos experimentos tiene una base principalmente estadística. ¿Por qué es importante esto? Porque malinterpretar resultados es peor que no ejecutar el experimento. Sacar conclusiones equivocadas podría llevarnos a implementar cambios en nuestra web que tengan un impacto negativo. Por ello vamos a analizar algunos términos importantes. Contraste de hipótesis A la hora de realizar un test planteamos una hipótesis, como podemos ver en este post de mi compañero Borja Pérez. Al reflejarlo en la herramienta correspondiente, estamos definiendo el siguiente contraste de hipótesis: H0: Las versiones son iguales. H1: Las versiones son significativamente distintas. Así, la herramienta utilizará procedimientos (de forma automática) para…

Navegar