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Guia prático sobre "Teste A/B Bayesiano vs Frequentista para Equipes de Produto": etapas principais, erros comuns e implementação com Calculadora A/B.
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Significância estatística (Z-test) e intervalos de confiança.
Você executou um teste A/B. Controle: 1.000 usuários, 50 conversões (5,0%). Variante: 1.000 usuários, 65 conversões (6,5%). A variante B é melhor? A resposta depende de qual framework você usa.
Os testes frequentistas perguntam: "Se não houvesse diferença real, com que frequência veríamos dados tão extremos?"
Para o exemplo acima, um teste z de duas proporções dá:
A saída é binária: significativo ou não. O valor-p NÃO é a probabilidade de que B seja melhor — é a probabilidade de ver esses dados (ou mais extremos) assumindo que B é idêntico a A.
Os testes bayesianos perguntam: "Dado os dados, qual é a probabilidade de que B seja melhor do que A?"
Usando um prior Beta(1,1) (não informativo), as distribuições posteriores são:
Simulação de Monte Carlo (ou cálculo de forma fechada) dá: P(B > A) = 93,8%.
A saída é contínua: "Há uma chance de 93,8% de que a variante B tenha uma taxa de conversão mais alta." Você também pode calcular: "O aumento esperado é de +1,4 pp, com intervalo credível de 90% [-0,1 pp, +3,0 pp]."
Frequentista é melhor quando:
Bayesiana é melhor quando:
Com os mesmos dados acima:
Nenhuma das respostas está "errada" — elas respondem a perguntas diferentes. Use Calculadora de Teste A/B para calcular ambas as perspectivas em seus dados.
Insira seus dados de controle e variante em Calculadora de Teste A/B e compare o valor-p frequentista com a probabilidade bayesiana de melhoria.
Este artigo é revisado pela equipe editorial da Tools Hub para garantir precisão, utilidade prática e consistência com os fluxos atuais do produto.
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