Significación estadística y prevención de falsos positivos
Aprenda la estadística que sustenta los experimentos fiables: valores p, tamaño de muestra, potencia estadística y las trampas que producen falsos éxitos en las pruebas de crecimiento.
Significación estadística y prevención de falsos positivos es una lección gratuita de ASO & App Growth en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de ASO & App Growth, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de ASO & App Growth incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
When Is a Win a Real Win?
Growth teams run constant experiments—but acting on false positives wastes effort and misleads strategy. Understanding statistical significance separates real wins from noise.
This lesson gives you the statistical literacy to trust your results.
Variation Is Everywhere
Even identical groups produce different numbers by chance. The core question of A/B testing is: is the observed difference real, or just random variation?
Statistics answers this rigorously.
Understanding the p-value
A p-value is the probability of seeing a result at least this extreme if there were truly no difference. A common threshold is p < 0.05.
p = 0.03 -> if there were no real effect,
only 3% chance of this result
-> usually deemed significant
p = 0.30 -> likely just noiseWhat Significance Does NOT Mean
p < 0.05 does not mean a 95% chance the hypothesis is true, nor that the effect is large. It only controls how often you wrongly cry "win" when nothing happened.
Statistical significance is not the same as business significance.
Sample Size Matters
Small samples produce wild swings and unreliable p-values. You need enough users per variant to detect the effect you care about.
Small sample: B looks +30%... then reverts
Large sample: stable, trustworthy estimate
Decide required sample size BEFORE launching.Statistical Power
Power is the chance of detecting a real effect if one exists (commonly targeted at 80%). Underpowered tests miss true winners—a false negative.
Power depends on sample size and effect size.
Minimum Detectable Effect
Before testing, set the minimum detectable effect (MDE)—the smallest improvement worth detecting. Smaller MDEs require larger samples.
Want to detect a 2% lift? -> need big sample
Only care about >10% lift? -> smaller sample okThe Peeking Problem
Checking results repeatedly and stopping the moment p < 0.05 dramatically inflates false positives. This peeking is one of the most common growth-testing mistakes.
Commit to a sample size and wait.
Multiple Comparisons
Test 20 variants at p < 0.05 and roughly one will look significant by pure chance. Testing many things at once inflates false positives—correct for it or pre-register your main metric.
Confidence Intervals Tell More
A confidence interval shows the plausible range of the true effect, not just a yes/no verdict. A wide interval crossing zero means you cannot be confident of direction—even with a tempting point estimate.
Building Trustworthy Experiments
A reliable test: define one primary metric, set MDE and sample size up front, run to completion without peeking, then judge on significance and practical impact.
Quick Check
Test your understanding of experiment statistics.
Recap: Significance & False Positives
You learned to run trustworthy experiments:
- A p-value measures the chance of a result under no real effect.
- Significance is not the same as a large or guaranteed-true effect.
- Set sample size, power, and MDE before launching.
- Avoid peeking and correct for multiple comparisons.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Significación estadística y prevención de falsos positivos» es gratis?
Sí — el texto completo de «Significación estadística y prevención de falsos positivos» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de ASO & App Growth, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de ASO & App Growth incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Significación estadística y prevención de falsos positivos»?
Aprenda la estadística que sustenta los experimentos fiables: valores p, tamaño de muestra, potencia estadística y las trampas que producen falsos éxitos en las pruebas de crecimiento. Practicas ASO & App Growth con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar ASO & App Growth?
No se requiere experiencia previa. ASO & App Growth en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Significación estadística y prevención de falsos positivos»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de ASO & App Growth?
Sí. Cada lección de ASO & App Growth incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Desarrollo de una hipótesis y un marco de crecimiento
- Realización de pruebas A/B en los canales de crecimiento
- Iteración y escalado de experimentos exitosos
- Significación estadística y prevención de falsos positivos