Más allá de las métricas simples: por qué tus pruebas A/B necesitan más que solo resultados de la prueba T

Cuando realizas pruebas A/B, la mayoría de los equipos se detienen en la pregunta superficial: “¿Se movió la métrica?” Pero, ¿y si te dijéramos que hay una forma más inteligente de extraer insights más profundos de tus datos experimentales? Exploremos por qué la regresión lineal merece un lugar en tu mesa de análisis, incluso cuando la prueba T parece suficiente.

El Enfoque Clásico: Prueba T en Datos de Sesiones

Imagina que una plataforma de comercio electrónico lanza un banner rediseñado y quiere medir su impacto en la duración de las sesiones de usuario. ¿El camino más directo? Implementar una prueba T.

Hacer los cálculos nos da un efecto de tratamiento de 0.56 minutos—lo que significa que los usuarios pasan aproximadamente 33 segundos más en sesiones. Este aumento se calcula como la diferencia simple entre los promedios del grupo control y del grupo de tratamiento. Limpio, fácil de explicar, trabajo hecho, ¿verdad?

No exactamente.

La Alternativa de la Regresión Lineal: Mismo Resultado, Profundidad Diferente

Ahora enmarquemos el mismo experimento a través de regresión lineal. Definimos el estado de tratamiento (banner mostrado: sí/no) como nuestra variable independiente y la duración de la sesión como nuestra variable dependiente.

Aquí es donde se pone interesante: el coeficiente de regresión para el tratamiento resulta ser 0.56—idéntico al resultado de la prueba T.

Esto no es casualidad. Ambos métodos están probando la misma hipótesis nula. Cuando realizas una prueba T, preguntas: “¿Existe una diferencia significativa en las medias?” La regresión lineal pregunta: “¿La variable de tratamiento explica la varianza en la duración de la sesión?” Con una sola variable de tratamiento binaria, estas preguntas se reducen al mismo problema matemático.

Pero mira el valor de R-cuadrado: solo 0.008. El modelo explica casi nada sobre qué impulsa la variación en la duración de las sesiones. Esta limitación insinúa un fallo crítico en nuestro análisis.

El Problema Oculto: Sesgo de Selección en tu Experimento

Aquí está la verdad incómoda: la asignación aleatoria en las pruebas A/B no elimina el sesgo de selección—solo lo reduce.

El sesgo de selección ocurre cuando existen diferencias sistemáticas entre tus grupos de control y tratamiento más allá del tratamiento en sí. Por ejemplo:

• Los usuarios que regresan encuentran el banner con más frecuencia que los nuevos visitantes
• Los efectos del momento del día se correlacionan con la exposición al tratamiento
• Los segmentos de usuarios experimentan el banner de manera diferente

En tales casos, tu aumento de 0.56 minutos podría estar inflado o reducido por estos factores de confusión. Estás midiendo un efecto combinado: impacto real del tratamiento más sesgo de selección.

La Solución: Añade Contexto con Covariables

Aquí es donde la regresión lineal brilla. Al incorporar variables de confusión (covariables), puedes aislar el verdadero efecto del tratamiento del ruido de fondo.

Vamos a añadir la duración de la sesión previa al experimento como covariable—preguntando esencialmente: “Dado que los usuarios tenían patrones de sesión base, ¿cuánto cambió realmente su comportamiento por el banner?”

Los resultados cambian drásticamente. El R-cuadrado salta a 0.86, lo que significa que ahora se explica el 86% de la varianza. Y el coeficiente del tratamiento cae a 0.47.

¿Cuál número es correcto—0.56 o 0.47? Cuando simulamos la verdad con una mejora conocida de 0.5 minutos, 0.47 resulta ser más cercano. El modelo ajustado por covariables gana.

Por qué Esto Importa para tus Decisiones

1. El ajuste del modelo mejora, revelando si tu diseño experimental está capturando los verdaderos impulsores del comportamiento del usuario
2. La corrección del sesgo sucede automáticamente, reduciendo el riesgo de tomar decisiones basadas en efectos inflados o reducidos
3. Aumenta la confianza, porque ya no eres vulnerable a confusores ocultos que distorsionan tus resultados

Más Allá de la Prueba T y la Regresión Lineal

El principio se extiende aún más. Tu caja de herramientas estadísticas incluye otras pruebas—prueba Chi-cuadrado en R, t de Welch, y enfoques más especializados. Cada una puede ser replanteada mediante regresión con los ajustes adecuados en el modelo.

La conclusión: la próxima vez que te sientas tentado a confiar en una sola prueba estadística, pregunta si variables ocultas podrían estar distorsionando tu imagen. La regresión lineal con covariables seleccionadas cuidadosamente transforma las pruebas A/B de una simple evaluación de aprobado/reprobado en una investigación causal matizada.

Tus métricas te lo agradecerán.