Amostra A/B conversão
- Criado por
- Renato Passos, Eng. de Software
- Revisado por
- Renato Passos, Eng. de Software
Última atualização: 18 de abr. de 2026
Sobre esta calculadora
A calculadora de amostra A/B conversão ajuda a determinar o tamanho de amostra necessário para testes A/B, garantindo resultados estatisticamente significativos. Ela usa a fórmula 16·p(1−p)/Δ², onde 'p' é a taxa de conversão esperada e 'Δ' é a diferença mínima detectável. Este cálculo é essencial para evitar amostras pequenas demais, que falham em detectar efeitos reais, ou amostras excessivamente grandes, que desperdiçam recursos.
A fórmula considera a variabilidade da taxa de conversão (p·(1-p)) e a margem de diferença que você deseja identificar (Δ). Por exemplo, se a taxa atual é 5% e você quer detectar um aumento de 0,5%, a calculadora mostra quantos usuários são necessários para confiar no resultado com 80% de potência e 95% de confiança. Isso é crítico para testes em marketing digital, UX ou otimização de funil.
É importante lembrar que os resultados dependem de suposições como amostra aleatória e estabilidade dos dados. Se a taxa de conversão (p) for desconhecida, use uma estimativa conservadora. Além disso, ajustes são necessários para testes com mais de duas variações ou quando a alocação entre grupos não é igual.
Perguntas frequentes
O que é Δ na fórmula?
Δ representa a menor diferença de conversão que você quer detectar. Por exemplo, se sua taxa atual é 5%, um Δ de 0,5% significa que o teste identificará mudanças de 5,5%. Escolha um valor realista baseado em custos e impacto esperado.
Por que usar a fórmula 16·p(1−p)/Δ²?
Essa fórmula é uma simplificação para testes A/B com 80% de potência e 95% de confiança, assumindo variações igualmente alocadas. Valores mais precisos exigem cálculos estatísticos avançados, mas essa aproximação é suficiente para a maioria dos casos práticos.
Preciso ajustar o resultado se tiver mais de duas variações?
Sim. Para testes com N variações, multiplique o resultado por (N-1) para manter a mesma potência estatística. Isso compensa o aumento de possíveis comparações entre variações.
Como interpretar a saída da calculadora?
O número resultante é o tamanho mínimo de amostra por grupo. Se você fizer um teste com duas variações, multiplique por 2 para obter o total necessário. Certifique-se de coletar dados até atingir esse número antes de analisar resultados.