01 · Tarea
Objetivo y restricciones
Prueba cómo tres salidas de modelo manejan una comparación de conversión que no puede aislar la causalidad.
- Mantén el paquete de tareas y los parámetros de generación fijos mientras varía el modelo.
- Separa las tasas observadas de una afirmación causal.
- Requiere un próximo experimento que pueda reducir la incertidumbre declarada.
02 · Reproducción de entrada
Prompt completo
Traducción de lectura
La versión A convirtió a 8 de 100 visitantes. La versión B convirtió a 14 de 100 visitantes durante los siguientes siete días. No se usó un dividido aleatorio y las fuentes de tráfico diferían entre las semanas. ¿Esto prueba que B es mejor? Proporcione una recomendación de decisión e identifique la incertidumbre.
Prompt original (inglés)
Version A converted 8 of 100 visitors. Version B converted 14 of 100 visitors during the following seven days. No randomized split was used, and traffic sources differed between the weeks. Does this prove B is better? Give a decision recommendation and identify the uncertainty.
Los prompts y las respuestas capturadas conservan su idioma original para facilitar la reproducción. Las traducciones ayudan a la lectura; no son nuevas ejecuciones del modelo.
03 · Alcance de evaluación
Criterios utilizados para esta tarea
Las respuestas sólidas dicen que la observación no demuestra causalidad, identifican muestras pequeñas y confusión de tiempo/tráfico y recomiendan una prueba aleatoria concurrente antes de un despliegue duradero.
- Separa las tasas observadas de la causalidad.
- Asignación no aleatoria y cambio de fuentes de tráfico.
- Recomendar una comparación aleatoria concurrente.
04 · Instantáneas inmutables
Salidas capturadas y revisión
Comience con el resumen de comparación. Abra un instantáneo solo cuando necesite la salida completa, ejecute metadatos y revisión editorial.
OpenAI
openai/gpt-oss-20b
- Fuerza
- Nombra la incertidumbre estadística y la confusión
- Límite de revisión
- Añade factores posibles no observados en el paquete
Qwen
qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
- Fuerza
- Rechaza directamente la prueba
- Límite de revisión
- No menciona explícitamente la pequeña muestra
Mistral AI
mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2
- Fuerza
- Rechaza la prueba y nombra ambos defectos de diseño declarados
- Límite de revisión
- Se detiene antes de recomendar una prueba aleatoria concurrente
Salida 1Salida capturada sin procesar · colapsada por defectoOpenAI · openai/gpt-oss-20b
Salida sin procesar
No – the data do not prove that Version B is superior.
Why not?
- The two weeks were not randomized; traffic sources (e.g., referral, paid, organic) differed, so any conversion difference could be due to those sources rather than the version.
- The sample size is small (100 visitors per week), so the observed 8 % vs. 14 % difference could be due to random variation.
- External factors (seasonality, day‑of‑week, marketing campaigns) could have changed between the weeks.
Decision recommendation
Run a properly randomized A/B test (or multivariate test) with a larger, balanced sample and control for traffic source. Only then can you statistically assess whether B truly outperforms A.
Uncertainty
- Confounding by traffic source and other time‑varying factors.
- Statistical uncertainty due to the small sample size.
- Potential interaction with other variables (device, location, etc.) that were not controlled.
Cumple
Fuerzas: Nombra la incertidumbre estadística y la confusión Recomienda una prueba aleatoria equilibrada
Riesgos: Añade factores posibles no observados en el paquete
Mejor uso: Un memorando de decisión que debe explicar la incertidumbre.
Salida 2Salida capturada sin procesar · colapsada por defectoQwen · qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
Salida sin procesar
No, this does not prove B is better. The lack of a randomized split and differing traffic sources introduce confounding variables. Recommendation: Conduct a controlled experiment with random assignment. Uncertainty: Results may be influenced by external factors.
Cumple
Fuerzas: Rechaza directamente la prueba Identifica confusión y asignación aleatoria
Riesgos: No menciona explícitamente la pequeña muestra
Mejor uso: Una respuesta ejecutiva concisa.
Salida 3Salida capturada sin procesar · colapsada por defectoMistral AI · mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2
Salida sin procesar
No, this does not prove that Version B is better. The decision recommendation is to not conclude that Version B is better based on this data alone.
Uncertainty:
- No randomized split was used, introducing potential bias.
- Traffic sources differed between the weeks, which could affect conversion rates.
- The sample size is small, making the results less reliable.
Cumple parcialmente
Fuerzas: Rechaza la prueba y nombra ambos defectos de diseño declarados
Riesgos: Se detiene antes de recomendar una prueba aleatoria concurrente “Pequeño” se afirma sin cuantificar la incertidumbre
Mejor uso: Una conclusión cautelosa que requiere un próximo experimento concreto.
05 · Registro de afirmaciones
Afirmaciones, fuentes, evidencia y límites
Afirmación 1
La tasa de conversión observada es mayor en la segunda muestra.
- Fuente
- Paquete de tarea publicado
- Soporte
- El paquete reporta una tasa del 8% para un período secuencial y del 14% para otro.
- Límite
- Una diferencia en tasas observadas no identifica qué causó la diferencia.
Afirmación 2
El paquete no demuestra que la versión de la página causó el aumento.
- Fuente
- Diseño de tarea y revisión de salida capturada
- Soporte
- Las muestras ocurrieron en semanas diferentes con tráfico distinto y sin asignación aleatoria simultánea.
- Límite
- El resultado sigue siendo una señal útil para una prueba de seguimiento mejor controlada.
06 · Conclusión de revisión
¿Qué respalda esta evidencia
Una tasa observada más alta es evidencia de una diferencia en estas muestras, no prueba de que la versión la causara.
Limitaciones conocidas
- No se proporciona intervalo de confianza ni datos a nivel de visitante.
- Las dos muestras son secuenciales en lugar de concurrentes y aleatorizadas.
- Cambiar el modelo es la única variable de salida controlada en esta comparación de RichBay.
Conclusión reutilizable
Use la lista de verificación de límite de causalidad y especifique un seguimiento aleatorio concurrente.
Use el método de apoyo