Desviación estándar y error estándar para PMs
Detrás de cada «la variante ganó» hay una pregunta que pocos PMs saben hacer: ¿cuánto se movería ese número si repitiéramos el test? En esta lección vas a ganar la intuición de dos conceptos que lo sostienen todo, la desviación estándar (cuánto varían las personas) y el error estándar (cuánto varía tu estimación), con un ejemplo que vas a recordar: el mismo 10 % frente a 10,5 % con 1.000, 10.000 y 100.000 usuarios por grupo.
La desviación estándar mide cuánto varían las personas respecto a la media, y el error estándar mide cuánto variaría tu estimación si repitieras el mismo estudio.
Importa porque toda diferencia entre control y variante viene con ruido, y sin saber su tamaño no puedes distinguir una mejora de la suerte.
La idea clave: el error estándar baja con la raíz cuadrada del número de usuarios, así que el mismo 10 % frente a 10,5 % es ruido con 1.000 por grupo y una mejora real con 100.000.
- Calcular la desviación estándar de un conjunto pequeño de datos y explicar qué añade a la media en una revisión de métricas.
- Estimar el error estándar de una proporción y de la diferencia entre dos grupos a partir de la tasa base y el tamaño de muestra.
- Redactar el readout de un test acompañando cada diferencia de su intervalo aproximado y de la decisión que permite o no permite tomar.
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