How long should you run an A/B test?

It depends on your traffic and effect size. Most tests need 1-4 weeks. Always run at least one full week.

Can I stop my test early if I see significant results?

Stopping early inflates false positive rates. Use sequential testing for valid early stopping.

Should I run my test for full weeks?

Yes, always round up to complete weeks to capture weekday and weekend traffic patterns.

Calculadora de duración para tests A/B

Question: How long should I run my A/B test?

Descubre cuánto tiempo necesita ejecutarse tu test A/B para alcanzar significancia estadística. Introduce tu tráfico diario y los parámetros del test para obtener una estimación precisa.

Cómo usar esta calculadora

Introduce tu promedio de visitantes diarios, el porcentaje de tráfico asignado al test, tu tasa de conversión base actual y el efecto mínimo detectable. La calculadora calcula el tamaño de muestra necesario y lo divide entre tu tráfico diario disponible para darte el número de días necesarios. Ajusta el porcentaje de tráfico para ver cómo dedicar más o menos tráfico afecta la duración.

Cómo se calcula la duración

El cálculo de duración combina el análisis de tamaño de muestra con la planificación de tráfico. Primero se calcula el tamaño de muestra necesario por variante mediante un análisis de potencia. Luego, el total se divide entre el tráfico diario efectivo (visitantes diarios multiplicados por el porcentaje de tráfico, dividido entre el número de variantes). Esto da el número mínimo de días requeridos. La mejor práctica es ejecutar siempre al menos una semana completa para capturar los efectos del día de la semana.

Cuándo usar esta calculadora

Utiliza esta calculadora durante la fase de planificación para determinar si un test es viable con tu nivel de tráfico. Si la duración estimada supera las 4-6 semanas, considera aumentar el MDE (detectar solo efectos mayores), incrementar la asignación de tráfico o elegir una página con más tráfico para testear. Conocer la duración de antemano previene el error común de finalizar los tests demasiado pronto.

Errores comunes en la duración de tests

El mayor error es finalizar un test antes de alcanzar la duración requerida porque los resultados preliminares parecen prometedores (o desalentadores). Esto se llama peeking e infla la tasa de falsos positivos. Otros errores incluyen no considerar las diferencias de tráfico entre días laborables y fines de semana, ignorar los efectos estacionales que pueden sesgar los resultados, y no planificar suficientes ciclos de negocio completos.