# AB Testing y estadística aplicada (Data Analytics)

> Hipótesis, tamaño de muestra, significancia estadística, p-value, prueba t de Student, chi-cuadrado, interpretación

- 20 preguntas de entrevista
- Mid-Level
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## 1. ¿Qué es una hipótesis nula (H0) en un AB test?

**Respuesta**

La hipótesis nula (H0) establece que no hay diferencia significativa entre las dos variantes probadas. En AB testing, H0 afirma que cualquier diferencia observada entre el grupo de control (A) y el grupo de tratamiento (B) se debe al azar y no al efecto del cambio probado. El objetivo del test estadístico es determinar si los datos permiten rechazar H0.

## 2. ¿Qué es una hipótesis alternativa (H1) en un AB test?

**Respuesta**

La hipótesis alternativa (H1) es lo opuesto de la hipótesis nula y afirma que existe una diferencia real entre las variantes. En AB testing, H1 establece que el cambio probado tiene un efecto medible en la métrica observada. Si el test estadístico permite rechazar H0 con un nivel de confianza suficiente, aceptamos H1 como verdadera.

## 3. ¿Qué es el p-value en un AB test?

**Respuesta**

El p-value representa la probabilidad de observar los resultados obtenidos (o más extremos) si la hipótesis nula fuera verdadera. Cuanto más bajo sea el p-value, más improbable es que los resultados se deban al azar. Por convención, si el p-value está por debajo del umbral de significancia (a menudo 0.05), rechazamos H0 y consideramos el resultado estadísticamente significativo.

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