# Calculadora de tamaño de muestra para pruebas A/B.

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- Idioma: es
- Última actualización: 2026-10-21
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Herramienta gratuita · funciona en tu navegador

Antes de dividir una audiencia SMS o WhatsApp, calcule cuántos destinatarios necesita cada variante para que el resultado sea estadísticamente válido y no irrelevante. Introduzca su tasa de conversión base, el incremento mínimo detectable, su nivel de confianza y potencia, y obtenga la muestra necesaria por variante y en total. Todo se ejecuta en su navegador.

Cómo leer esto

Los cálculos son estándar y exactos; la fiabilidad depende de sus suposiciones.

Este método utiliza la fórmula estándar para el cálculo del tamaño de la muestra con dos proporciones. Se asume que cada receptor se convierte de forma independiente, que se fija el tamaño de la muestra de antemano y se lee el resultado una sola vez al final (una prueba de horizonte fijo), y que la línea base que se introduce es representativa. No se crean puntos de referencia; usted proporciona la línea base. Comprobar repetidamente la prueba y detenerla en cuanto parezca significativa (observar detenidamente) aumenta los falsos positivos mucho más allá del nivel de confianza declarado; determine el tamaño de la prueba y luego déjela ejecutarse.

## Tu prueba

%

Tu tasa de conversión de control actual: clics, respuestas, compras, suscripciones, todo lo que consideres una conversión.

%

Relativo: por ejemplo, +10 significa una mejora del 10% con respecto al valor inicial, es decir, del 5% al 5,5%.

Nivel de confianza del 95% → α = 0,05, la tasa de falsos positivos tolerada. Un nivel de confianza mayor requiere una muestra más grande. La probabilidad de detectar un levantamiento real de este tamaño es del 80%, lo cual es común; el 90% es más estricto y requiere más receptores.

Las pruebas bilaterales determinan si la variante difiere en algo (recomendado). Las pruebas unilaterales solo evalúan la mejora y requieren una muestra más pequeña.

Incluyendo el control. 2 = clásico A/B. Más variantes aplican una corrección Bonferroni y necesitan más público.

Número total de contactos que puedes inscribir por día en todas las variantes. Se utiliza para estimar la duración de la prueba.

## Muestra requerida

Por variante

31,234

Audiencia total

62,468

Es hora de inscribirse

—

Tasa objetivo (variante)

5.50%

Elevación absoluta

0.50 pp

Elevación relativa

10.0%

z(α)

1.960

z(β)

0.842

Comparaciones

1

Las suposiciones resonaron

Prueba de dos proporciones · tamaño de muestra fijo decidido de antemano · lectura una sola vez al final · los receptores convierten de forma independiente.

Cómo se llegó a esta cifra

El valor de n por variante se calcula a partir de la fórmula estándar de dos proporciones con sus datos de entrada exactos:

`p̄ = (0.0500 + 0.0550) / 2 = 0.0525 z(α) = 1.9600 z(β) = 0.8416 n = (z(α)·√(2·p̄·(1−p̄)) + z(β)·√(p₁(1−p₁)+p₂(1−p₂)))² / (p₂−p₁)² n per variant = 31,234 ×2 variants = 62,468`

Al asomarse Este tamaño de muestra solo es válido si se define de antemano y se evalúa la prueba una sola vez, al final. Realizar comprobaciones diarias y detenerse en cuanto se observe una diferencia significativa puede multiplicar varias veces la tasa real de falsos positivos. Si necesita realizar un seguimiento durante el vuelo, utilice un método secuencial o bayesiano diseñado para ello.

Introduzca un valor de referencia entre 0 y 100 % y un efecto mínimo detectable mayor que cero para ver la muestra requerida.

La respuesta breve

## ¿Cuántas personas necesitas en una prueba A/B?

Suficiente para que una diferencia real del tamaño que le interesa se manifieste por encima del ruido aleatorio de la conversión. El tamaño de muestra requerido por variante aumenta cuando su tasa de conversión base es baja, cuando el incremento que desea detectar es pequeño y cuando exige mayor confianza o potencia. Disminuye cuando el efecto es grande o acepta mayor riesgo. Esta calculadora aplica la fórmula estándar de tamaño de muestra de dos proporciones para que su prueba SMS o WhatsApp tenga la potencia suficiente para detectar realmente el incremento, en lugar de terminar sin conclusiones o, peor aún, declarar un ganador que en realidad fue producto del azar.

### Cómo funciona el cálculo

Usted proporciona dos tasas de conversión: su línea base (p₁) y el objetivo que desea poder detectar (p₂), derivado de su efecto mínimo detectable. A partir de su nivel de confianza, la calculadora encuentra z(α) —el número de desviaciones estándar que delimita la tasa de falsos positivos— y a partir de su potencia encuentra z(β). Estos valores se introducen en la fórmula de dos proporciones que se muestra a continuación para obtener el número mínimo de receptores por variante. El total es esa cifra multiplicada por el número de variantes. Los valores z se calculan sobre la marcha con una función inversa normal de aproximación racional, por lo que cualquier nivel de confianza o potencia funciona, no solo los preajustes comunes.

### La fórmula

Con p̄ = (p₁ + p₂) / 2, la muestra requerida por variante es:

| Tasa combinada | p̄ = (p₁ + p₂) / 2 |
|---|---|
| z(α) de dos colas | Φ⁻¹(1 − α/2) |
| z(α) de una cola | Φ⁻¹(1 − α) |
| z(β) | Φ⁻¹(power) |
| n por variante | (z(α)·√(2·p̄·(1−p̄)) + z(β)·√(p₁(1−p₁)+p₂(1−p₂)))² / (p₂ − p₁)² |
| Audiencia total | n × number of variants |

### Valores z comunes

A modo de referencia, los preajustes se resuelven a estos valores críticos estándar (calculados, no consultados):

| Nivel | z(α) de dos colas | Potencia z(β) |
|---|---|---|
| 90% | 1.645 | 1.282 |
| 95% | 1.960 | 1.645 |
| 99% | 2.576 | — |
| 80% power | — | 0.842 |

Los valores z provienen de la inversa de aproximación racional de Acklam de la distribución normal estándar CDF (error relativo inferior a 1,15×10⁻⁹), por lo que se admiten valores de confianza y potencia arbitrarios.

## Preguntas frecuentes

**¿Cuál es el efecto mínimo detectable (MDE), absoluto frente al relativo?**

MDE es el incremento mínimo que la prueba debe detectar. El valor absoluto se mide en puntos porcentuales: partiendo de una base del 5%, +1 pp significa detectar un cambio al 6%. El valor relativo es un porcentaje de la base: +10% relativo significa detectar un cambio del 5% al 5,5%. Los valores MDE más pequeños son más difíciles de probar y requieren un público mucho mayor, así que configúrelo al incremento mínimo que realmente cambie su decisión.

**¿Qué significan realmente la confianza y el poder?**

La confianza (1 − α) limita los falsos positivos: con un 95 % de confianza, se acepta una probabilidad del 5 % de detectar una diferencia como real cuando no lo es. La potencia (1 − β) es la probabilidad de detectar un aumento real del tamaño elegido; con una potencia del 80 %, se pasaría por alto un efecto real una vez de cada cinco. Aumentar cualquiera de estos parámetros hace que la prueba sea más estricta y aumenta el tamaño de muestra necesario.

**¿De una cola o de dos colas?**

Utilice la prueba bilateral a menos que tenga una razón de peso para no hacerlo. La prueba bilateral pregunta "¿es diferente la variante?" y le protege si la variante es realmente peor. La prueba unilateral solo pregunta "¿es mejor la variante?", requiere una muestra más pequeña, pero ignora la posibilidad de daño, lo cual rara vez es deseable en una campaña activa.

**¿Puedo probar más de dos variantes?**

Sí. Establezca el número de variantes (incluida la de control). Con más de dos, la calculadora aplica una corrección Bonferroni: divide α entre las comparaciones con la de control para que la tasa general de falsos positivos se mantenga dentro de su nivel de confianza. Esta corrección es conservadora y aumenta la audiencia que necesita cada variante.

**¿Por qué no puedo simplemente detener la prueba una vez que parezca significativa?**

Esta fórmula asume un tamaño de muestra fijo que se lee una sola vez al final. Cada vez que se realiza una lectura rápida y se puede detener, existe la posibilidad de que el ruido genere errores, por lo que las lecturas repetidas pueden multiplicar la tasa real de falsos positivos mucho más allá del 5 % que se había establecido. Defina el tamaño de la muestra de antemano y deje que el proceso se ejecute. Si necesita realizar un monitoreo continuo, utilice un diseño secuencial o bayesiano diseñado para ello.

**¿Esto es correcto para las campañas SMS y WhatsApp?**

Las estadísticas son estándar y exactas para comparar dos proporciones de conversión, que es precisamente lo que hacen la mayoría de las pruebas de mensajería A/B: comparar las tasas de clics, respuestas, suscripciones o compras entre variantes. La precisión depende de tus datos de entrada: una base representativa, destinatarios independientes y una lectura final sin errores. La herramienta no crea puntos de referencia; tú proporcionas la base y el incremento que te interesa.

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