Encuesta post compra en WooCommerce: 7 preguntas, cuándo hacerlas y qué hacer después Muestra mínima para comparar dos grupos
Ingresa las dos proporciones o medias que esperas, el nivel de significancia y la potencia. Obtendrás cuántos encuestados necesita cada grupo para detectar esa diferencia.
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Parámetros
Por ejemplo, conversión actual de 20% → ingresa 20
Conversión esperada tras el cambio. La distancia al grupo 1 es el MDE
Se suponen varianzas iguales en ambos grupos
Supuestos y limitaciones
- Prueba bilateral, dos grupos del mismo tamaño.
- Proporciones: fórmula con varianza combinada, sin corrección por continuidad.
- Medias: aproximación normal con una desviación estándar común; una prueba t necesita uno o dos encuestados más por grupo cuando los grupos son pequeños.
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¿Qué es la muestra mínima para comparar dos grupos?
La muestra mínima para comparar dos grupos es el número de encuestados que necesita cada grupo para que una prueba con nivel de significancia α detecte una diferencia dada, el efecto mínimo detectable, con la potencia elegida. Se obtiene con una fórmula de potencia para dos proporciones o dos medias. Por ejemplo, detectar 20% frente a 28% con α = 0,05 y 80% de potencia requiere 447 personas por grupo.
Fórmulas
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Dos proporciones
n por grupo = [z_α/2 × √(2p̄(1−p̄)) + z_β × √(p₁(1−p₁) + p₂(1−p₂))]² / (p₁−p₂)², donde p̄ = (p₁+p₂)/2. z_α/2 = 1,96 para α = 0,05 y z_β = 0,84 para 80% de potencia. El resultado se redondea hacia arriba.
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Dos medias
n por grupo = 2 × (z_α/2 + z_β)² × σ² / (μ₁−μ₂)². σ es la desviación estándar común y μ₁−μ₂ la diferencia que quieres detectar. Es la aproximación normal (z).
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Potencia y MDE
Una potencia del 80% significa que, si la diferencia real es igual al MDE, la prueba la detecta en el 80% de los estudios. El MDE es la menor diferencia que vale la pena detectar; un MDE menor exige una muestra mayor.
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Cuándo usar cada modo
Proporciones: conversión, porcentajes, % de satisfechos (A/B de conversión). Medias: métricas continuas como ticket promedio, tiempo o puntaje en una escala. Después de reunir los datos, comprueba la significancia con otra calculadora.
Ejemplos de planificación de muestra
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Proporciones: A/B de conversión
- Variante A: conversión 20%, variante B: 28% (diferencia de 8 pp). α = 0,05, potencia 80%.
447 por grupo, 894 en total. Reúne esa cantidad en cada grupo y luego comprueba la significancia en la calculadora de prueba A/B.
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Medias: cuándo usar el modo «dos medias»
- No es conversión sino una métrica continua: ticket promedio, tiempo en el sitio, puntaje en una escala de 1 a 10.
Ingresa las medias esperadas μ₁ y μ₂ y la desviación estándar común σ; la diferencia entre las medias es el efecto que se quiere detectar. Estima σ con datos anteriores o un piloto.
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Diferencia pequeña, muestra grande
- Conversión A: 10%, B: 12% (MDE de 2 pp), α = 0,05, potencia 80%.
3.841 por grupo. Si ese volumen no es alcanzable, apunta a una diferencia mayor o acepta una potencia menor.
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CSAT de dos segmentos
- Comparación del % de satisfechos (top-2) entre dos segmentos de clientes. Proporciones esperadas 70% y 80%, α = 0,05, potencia 80%.
294 por segmento. Reúne al menos esa cantidad en cada segmento.
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Criterios estrictos (α = 0,01, potencia 90%)
- Conversión 20% frente a 25%. Un α menor reduce los falsos positivos; una potencia mayor aumenta la probabilidad de detectar el efecto.
2.074 por grupo en lugar de 1.094 con α = 0,05 y potencia 80%. Úsalo para decisiones críticas.
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Ticket promedio: dos canales
- Canal 1: ticket promedio 50, canal 2: 55, σ ≈ 20 (según datos anteriores).
Modo «dos medias» con μ₁ = 50, μ₂ = 55 y σ = 20: 252 pedidos por canal para detectar una diferencia de 5.
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Preguntas frecuentes
¿Cuándo se necesita el tamaño por grupo para comparar?
Al planear una prueba A/B o comparar dos segmentos (por ejemplo, la conversión tras la campaña A frente a la B, o el CSAT de clientes nuevos frente a recurrentes). Necesitas saber cuántos encuestados reunir en cada grupo.
¿Qué es la potencia?
La probabilidad de que la prueba detecte una diferencia real del tamaño planeado. Con 80% de potencia hay un 20% de probabilidad de no detectar el efecto (error de tipo II). Lo habitual es 80% o 90%.
¿Qué es el MDE?
Efecto mínimo detectable (Minimum Detectable Effect): la menor diferencia que quieres detectar. Por ejemplo, conversión de 20% frente a 25% equivale a un MDE de 5 pp. En esta calculadora el MDE es la distancia entre los dos valores que ingresas. Un MDE menor exige una muestra mayor.
¿Por qué dos modos, proporciones y medias?
Las proporciones son porcentajes (conversión, % de satisfechos). Las medias son métricas continuas (ticket promedio, tiempo, puntaje en una escala). Las fórmulas son distintas.
¿Los grupos son del mismo tamaño?
La calculadora supone grupos iguales. Con un reparto desigual, como 2:1, la muestra total necesaria es mayor que con grupos iguales, así que usa una herramienta de potencia que admita proporciones de asignación.
¿Cómo estimar la desviación estándar para medias?
Con datos anteriores o una encuesta piloto. Si no tienes nada, una regla práctica aproximada es σ ≈ rango / 4, cerca de 2,25 para una escala de 1 a 10; reemplázala por datos reales en cuanto los tengas.
¿En qué se diferencia de la calculadora de tamaño muestral para una proporción?
Aquella planifica la precisión de una sola proporción (margen de error, intervalo de confianza). Esta planifica la potencia para detectar una diferencia entre dos grupos. Son tareas distintas.
¿Cómo compruebo la significancia después?
Cuando tengas los datos, usa la calculadora de significancia A/B (prueba z de dos proporciones) o una prueba t para dos medias. Esta calculadora solo planifica el tamaño de muestra antes de recoger datos.
Fuentes
- Fleiss, J. L., Levin, B., Paik, M. C. Statistical Methods for Rates and Proportions, 3.ª ed. Wiley, 2003
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