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Guia prático sobre "MDE em testes A/B: como escolher um tamanho de efeito realista": etapas principais, erros comuns e implementação com Tamanho de Amostra.
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Calculadora de tamanho de amostra para testes A/B.
O Efeito Mínimo Detectável (MDE) é a menor melhoria que seu teste A/B foi projetado para detectar de forma confiável. Se seu MDE for de 5%, o teste capturará um aumento real de 5% na maioria das vezes — mas perderá um aumento de 2%.
O MDE não é sobre o que você *espera* ver. É sobre o que seu tráfego pode *suportar* para medir.
Para um teste de proporção de duas amostras com 80% de poder e alfa = 0,05, o tamanho de amostra necessário por variante é aproximadamente:
n = 16 * p * (1 - p) / delta^2
Onde p é a taxa de conversão de linha de base e delta é o MDE absoluto. A constante 16 vem de (Z_alpha/2 + Z_beta)^2 com valores padrão (1,96 + 0,84)^2 = 7,84, dobrado para duas variantes e arredondado.
O tamanho da amostra cresce com o *quadrado* da redução do MDE. Reduzir o MDE de 5% para 2,5% quadruplica o tráfego necessário. Aqui está uma tabela concreta para uma taxa de conversão de linha de base de 10%:
| MDE (absoluto) | Amostra por variante | Tráfego total (2 variantes) |
|---|---|---|
| 5 pp | ~1.150 | ~2.300 |
| 3 pp | ~3.200 | ~6.400 |
| 2 pp | ~7.200 | ~14.400 |
| 1 pp | ~28.800 | ~57.600 |
| 0,5 pp | ~115.200 | ~230.400 |
Traduzir o aumento em dinheiro. Se seu site converte em 3% e recebe 100 mil visitantes/mês:
Pergunte: vale $50K/mês por 5 semanas de teste? Geralmente sim. Mas se um aumento de 0,5 pp = $25K e requer 20 semanas, provavelmente não.
Abra Calculadora de Tamanho de Amostra, insira sua taxa de linha de base e MDE alvo, e veja se seu tráfego pode suportar a duração do teste.
Execute o fluxo em Sample Size Calculator e salve o baseline antes de escalar.
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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