Guias de teste A/B
Guias práticos para ajudar você a planejar experimentos melhores — desde escolher o teste certo até decidir quando parar.
Como escolher o teste estatístico certo
Não sabe se deve usar um teste z, teste t, qui-quadrado ou outro? Percorra uma árvore de decisão baseada no tipo da sua métrica para encontrar a abordagem correta.
Ler guia →Significância estatística em testes A/B explicada
Aprenda o que a significância estatística realmente significa, como os valores p funcionam e por que um nível de confiança de 95% não significa 95% de chance de estar certo.
Ler guia →Entendendo o tamanho de amostra em testes A/B
Aprenda o que determina o tamanho da amostra, como taxas base e tamanhos de efeito interagem, e os erros mais comuns que levam a testes com poder insuficiente.
Ler guia →Quanto tempo você deve executar um teste A/B?
Converta o tamanho da amostra em dias corridos, considere o volume de tráfego e a alocação, e entenda por que executar testes em ciclos semanais completos é importante.
Ler guia →Como analisar resultados de testes A/B
Guia passo a passo para analisar resultados de testes A/B corretamente: verifique significância, tamanho do efeito, intervalos de confiança e tome a decisão certa.
Ler guia →Teste A/B bayesiano vs frequentista
Compare as duas principais abordagens estatísticas para testes A/B. Aprenda quando usar cada uma e como elas interpretam os resultados de maneira diferente.
Ler guia →Erros comuns em testes A/B
Evite os erros mais comuns em testes A/B: espiar resultados, testes com poder insuficiente, métricas erradas e mais.
Ler guia →Testes A/B para sites com pouco tráfego
Como executar testes A/B significativos com tráfego limitado. Estratégias para sites pequenos: mudanças maiores, métodos bayesianos e expectativas ajustadas.
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