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Guia prático sobre "Incompatibilidade de proporção de amostra: detecção e causas raízes": etapas principais, erros comuns e implementação com Calculadora A/B.
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Significância estatística (Z-test) e intervalos de confiança.
Sample Ratio Mismatch (SRM) significa que a divisão real entre os grupos de teste não corresponde à divisão planejada. Você configurou 50/50, mas obteve 51,2% no grupo de controle e 48,8% no grupo de tratamento. Essa diferença de 1,2 ponto percentual pode parecer pequena, mas para 100K usuários, é estatisticamente impossível por acaso.
SRM invalida seu teste. Se os grupos são desiguais em tamanho por uma razão *sistemática*, eles provavelmente diferem também em composição. Qualquer diferença de conversão observada pode ser devida ao viés, e não à sua mudança.
Use o teste qui-quadrado de adequação:
chi2 = sum((observado_i - esperado_i)^2 / esperado_i)
Exemplo: 100.000 usuários, esperado 50/50. Observado: 51.200 controle, 48.800 tratamento.
chi2 = (51200 - 50000)^2 / 50000 + (48800 - 50000)^2 / 50000
chi2 = 1440000/50000 + 1440000/50000 = 28,8 + 28,8 = 57,6
Com 1 grau de liberdade, o valor crítico para p = 0,001 é 10,83. Nosso 57,6 excede isso significativamente — SRM é confirmado. No Calculadora de A/B Test você pode inserir os tamanhos das amostras para verificar a proporção.
Cenário: seu teste mostra 52.100 vs 47.900 em uma divisão 50/50 para 100K usuários.
chi2 = (2100^2 + 2100^2) / 50000 = 176,4 — SRM confirmado.Abra o Calculadora de A/B Test e compare os tamanhos das amostras de controle/tratamento. Se a proporção estiver desviada em mais de 1%, investigue antes de confiar nos resultados.
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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