Un verano estaba tomando café con un amigo que es investigador médico. Estábamos inmersos en una profunda discusión sobre un nuevo tratamiento contra el cáncer que recientemente había aparecido en los titulares. Se esperaba que cambiara las reglas del juego, y los estudios indicaban que mejoraba enormemente los resultados de los pacientes. Todos estaban emocionados: médicos, pacientes e incluso los colegas de mi amigo. Pero mi amigo no estaba del todo convencido. "Claro, es estadísticamente significativo", añadió, "pero hay más que un simple valor p bajo".
Sus comentarios llamaron mi atención. Había escuchado antes el término “estadísticamente significativo”, pero su duda me hizo darme cuenta de que tal vez no lo había entendido correctamente. Mientras hablaba, me di cuenta de que la significación estadística es sólo un aspecto del panorama general. Puede informarle si algo es probable que sea cierto, pero no implica necesariamente que sea significativo.
Esta conversación me inspiró a aprender más sobre la significación estadística, su importancia y cómo se aplica en la investigación. En el camino, me di cuenta de que la significancia estadística es importante para identificar si un resultado es probablemente atribuible al azar, pero no es una panacea. Ciertos matices y problemas pueden mejorar o deshacer la credibilidad de un estudio.
En este artículo, compartiré lo que he aprendido sobre la significancia estadística, incluida su definición, por qué es importante, cómo se calcula y estrategias para garantizar la precisión. También discutiré algunos conceptos erróneos comunes. Al final de este artículo, creo que tendrá un mejor conocimiento de la significancia estadística y de cómo aplicarla en la investigación y la toma de decisiones del mundo real. Vamos a sumergirnos.
Lista de verificación
- La significancia estadística es una herramienta poderosa para separar tendencias significativas de perturbaciones aleatorias en sus datos. Le ayuda a tomar decisiones basadas en datos con confianza, evitando esfuerzos desperdiciados basados en fluctuaciones insignificantes.
- Comprender las técnicas de análisis estadístico es vital: la familiaridad con métodos como las pruebas t y ANOVA permite a las empresas aplicar las herramientas adecuadas a sus necesidades de análisis de datos.
- Las mejores prácticas para aprovechar la significación estadística incluyen:
- Garantizar un diseño experimental robusto para controlar las variables de confusión.
- Incorporando análisis e iteraciones continuas para adaptar sus estrategias en función de nuevos datos.
- Invertir en alfabetización sobre datos y capacitación para su equipo para que todos puedan comprender y aprovechar los datos.
- Adoptar una cultura de experimentación de datos para probar nuevas ideas e identificar qué funciona mejor.
- Promover la colaboración entre analistas de datos y partes interesadas del negocio para combinar la experiencia técnica con el contexto empresarial.
- Utilizar herramientas de visualización de datos para presentar los hallazgos de forma clara y comprensible.
- Concéntrese en la mejora continua monitoreando periódicamente los resultados y perfeccionando sus estrategias.
¿Qué es la importancia estadística?
La significación estadística es un concepto en estadística que determina si es probable que los resultados de un estudio o experimento sean verdaderos y no simplemente el resultado del azar. En términos sencillos, ayuda a los investigadores a determinar si un hallazgo determinado es significativo o si ocurrió por casualidad.
El valor p, que refleja la probabilidad de que se produzca el resultado observado si no hubiera ningún efecto o diferencia real (la “hipótesis nula”), es la métrica de significación estadística más utilizada. Un valor p de 0.05 es un nivel de significación estadística universalmente aceptado. Si el valor p es menor que este nivel, el resultado se considera estadísticamente significativo, lo que implica una baja probabilidad de que haya ocurrido por casualidad.
Los dos componentes principales de esto son el tamaño de la muestra y el tamaño del efecto. Esto significa que, si se alcanza un cierto nivel de confianza en el resultado de la prueba de hipótesis estadística, la conclusión de un conjunto de datos puede considerarse estadísticamente significativa.
Comprender la importancia estadística
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En pocas palabras, es una forma elegante de decir que podemos determinar si los patrones que vemos en nuestros datos son patrones reales o simplemente el resultado del azar.
Imagínese en una casa de juegos. La ruleta gira mientras miras. Negro, negro, negro, rojo… Parece casi inútil, ¿no? Pensemos por un momento en el siguiente ejemplo: la pelota cae en rojo diez veces seguidas. Esa imprevisibilidad parece un poco extraña ahora. Tal vez la rueda tenga peso, o tal vez el crupier tenga un truco especial para lanzar la bola correctamente.
Ahora bien, esa ilustración es de lo que se trata la significación estadística. Nos permite distinguir entre patrones verdaderos ocultos en nuestros datos y variaciones aleatorias. Funciona de manera similar a un filtro mágico, separando las fluctuaciones aleatorias de las tendencias importantes.
Así es como funciona: de repente eres testigo de un pequeño aumento en el tráfico del sitio web después de lanzar una increíble campaña de marketing. ¿Es esto una indicación del éxito de su campaña o fue una excepción? Responder a esa consulta se hace más fácil gracias a la significación estadística.
Como resultado, hacemos uso de un evaluación de la hipótesis teoría. Es decir, comenzamos con una hipótesis nula que dice: "Estas dos cosas (por ejemplo, el tráfico del sitio web antes y después de la campaña) probablemente no difieran entre sí". Luego, se realiza una prueba estadística y se determina un valor p. Con eso, la probabilidad de que la diferencia observada pueda ser producto de una variación aleatoria está indicada por el valor p.
¿Por qué es importante la importancia estadística en los negocios?
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La significancia estadística es importante porque permite a los académicos, a los formuladores de políticas y a la gente común emitir juicios informados. Es fundamental evaluar si un nuevo tratamiento es eficaz, si un enfoque de enseñanza funciona o si una política tiene consecuencias mensurables. Ayuda a distinguir los impactos reales de los cambios aleatorios en los datos, proporcionando una imagen más clara de lo que realmente está sucediendo.
En medicina, la significación estadística podría marcar la diferencia entre aprobar o rechazar un nuevo tratamiento. En las ciencias sociales, ayuda a determinar si una nueva intervención tiene una influencia genuina en la vida de las personas. Esencialmente, es un instrumento fundamental para la toma de decisiones basada en evidencia.
Imagine que observa una pequeña caída en las ventas de un producto en particular y decide descontinuarlo. a pesar de esto, ¿y si esa disminución fuera simplemente una perturbación al azar? ¡Es posible que hayas tirado un producto en perfecto estado! De la misma manera, la significancia estadística le brinda la confianza que necesita para tomar decisiones basadas en datos que no lo dejen preguntándose: "¿Y si?". Además de eso, evitarás hacer selecciones impulsivas y te centrarás en tendencias que tengan un impacto real.
Este es sólo un ejemplo de cómo las empresas pueden hacer uso de la significación estadística. Además de lo anterior, la significancia estadística es importante porque le ayuda a saber que los cambios que ha implementado se pueden atribuir positivamente a varias métricas.
El proceso de utilización de la importancia estadística
A estas alturas probablemente estés pensando que la significación estadística es bastante grande. Pero, ¿cómo puedo usarlo para lograr esos fantásticos éxitos comerciales (y potencialmente impresionar a todos en la próxima reunión de marketing)? Prepárese, porque utilizar la significancia estadística para convertir sus datos en información útil requiere algunos pasos clave. Ahora, permítame guiarle a través de mis métodos probados y verdaderos.
Lea también: Pruebas estadísticas: qué significan, ejemplos y tipos
#1. Formule una hipótesis clara
Aquí es donde los investigadores definen lo que están probando. La hipótesis nula generalmente afirma que no hay ningún efecto o diferencia, mientras que la hipótesis alternativa sugiere que sí lo hay. Piense en esto como reunir los ingredientes necesarios para preparar su plato. Encontrar la información que necesita para responder a su consulta es el primer paso.
Quizás tenga curiosidad sobre si un anuncio específico en las redes sociales resuena con su público objetivo o si la introducción de un nuevo producto resultará en un aumento de las ventas. Una vez que haya determinado lo que desea, debe asegurarse de que los datos estén listos para el análisis y limpios. Eso puede incluir la eliminación de errores o diferencias, como entradas duplicadas o valores faltantes.
#2. Comience a recopilar sus datos
Los investigadores recopilan datos a través de experimentos o estudios. Ha seleccionado lo que desea probar, es hora de comenzar a recopilar datos. Debe elegir un tamaño de muestra porque es probable que el objetivo de esta prueba sea descubrir el mejor contenido para utilizar en el futuro. Cuando se trata de páginas de destino, esto podría significar establecer un límite de tiempo determinado para la prueba (por ejemplo, dejar la página activa durante tres días).
#3. Técnicas de análisis estadístico
Elegir el enfoque correcto para sus datos es cada vez más crucial. Esto se debe a que existen numerosas pruebas estadísticas disponibles, cada una con ventajas y limitaciones. Las pruebas comunes incluyen ANOVA, que pueden comparar medias entre muchos grupos, y pruebas t, que pueden comparar medias entre dos grupos.
Sin embargo, el tipo de datos que tenga y la pregunta que desee responder determinarán qué prueba es la adecuada para usted. No es necesario que se convierta en un estadístico experimentado de la noche a la mañana, así que no se preocupe. Además, elegir la prueba correcta para sus necesidades es más fácil gracias a una variedad de herramientas de análisis de datos y recursos en línea fáciles de usar. Si bien puede acceder a calculadoras de Internet para realizar cálculos por usted, siempre es importante comprender los conceptos subyacentes.
#4. Calcular la desviación estándar
El vídeo también ayudará a una mejor comprensión, las matemáticas a veces pueden ser difíciles, ¿verdad? bien
Aquí necesitarás calcular la desviación estándar. Para esto, utilizará la siguiente fórmula:
desviación estándar = √((∑|x−μ|^ 2) / (N-1))
dónde:
∑ = la suma de los datos
x = datos individuales
μ = la media de los datos para cada grupo
N = la muestra total
Tanto como realizar este cálculo le permitirá saber cómo distribuir sus mediciones sobre el valor medio o esperado. Si tiene más de un grupo de muestra, también necesitará conocer la variación entre los grupos de muestra.
A continuación, deberá utilizar la fórmula de error estándar. Para nuestros propósitos, digamos que tiene dos desviaciones estándar para sus dos grupos. La fórmula del error estándar es la siguiente:
error estándar = √((s1/N1) + (s2/N2))
dónde:
s1 = la desviación estándar de su primer grupo
N1 = tamaño de muestra del grupo uno
s2 = la desviación estándar de su segundo grupo
N2 = tamaño de muestra del grupo dos
#5. Interpretación de resultados
Luego deberá realizar un análisis de potencia para determinar el tamaño de su muestra. Un análisis de poder implica el tamaño del efecto, el tamaño de la muestra, el nivel de significancia y el poder estadístico.
Una vez que haya realizado su prueba estadística, es hora de descifrar los resultados. Aquí hay dos cosas clave a las que prestar atención:
- Valores P: ¿Recuerdas ese número mágico del que hablamos antes? El valor p le indica la probabilidad de observar una diferencia tan extrema como la que vio, suponiendo que realmente no haya ningún efecto subyacente (¿recuerda la hipótesis nula?). Un valor p de 0.05 o inferior sugiere que es poco probable que los resultados se deban únicamente al azar.
- Intervalos de confianza: proporcionan un rango dentro del cual probablemente se encuentre el verdadero tamaño del efecto. Piense en ello como un objetivo: la diana es el valor más probable, pero el objetivo completo representa el rango de resultados posibles según sus datos.
#6. Comunicar resultados de manera efectiva
Tenga cuidado de no enviar simplemente a sus compañeros de trabajo hojas de cálculo que parezcan haber sido creadas por una máquina de confeti demasiado excitada, sino que incluyan gráficos y números. Proporcione una explicación clara y práctica de sus hallazgos para que incluso los colegas que no conocen los datos puedan entenderlos. También puede contar la historia de sus datos con ayudas visuales como paneles y gráficos. Piense en infografías en lugar de diagramas de dispersión confusos. El objetivo es hacer que sus conocimientos sean claros, concisos e incluso atractivos.
#7. Obtener conocimientos prácticos
Los investigadores pueden implementar conocimientos porque tienen una significancia estadística que trabaja a nuestro favor. Las posibilidades son infinitas y van desde modificar los métodos de fijación de precios en respuesta a las tendencias de la demanda hasta optimizar los niveles de inventario para reducir los desabastecimientos. Te lo aseguro, nada es más gratificante que ser testigo de cómo los frutos de tus juicios basados en datos se materializan en el mundo real. A continuación se explica cómo utilizar dichos resultados estadísticos para fundamentar decisiones comerciales prácticas:
- Concéntrese en resultados estadísticamente significativos: no se deje llevar por tendencias que podrían ser simplemente distracciones aleatorias. Concéntrese en los hallazgos con un sólido respaldo estadístico para informar sus estrategias.
- Considere el tamaño del efecto: una diferencia estadísticamente significativa puede ser pequeña y no tener mucho impacto desde una perspectiva empresarial. Mire los intervalos de confianza para medir la magnitud del efecto.
- Piense en el contexto: la significancia estadística le dice que algo está sucediendo, pero no siempre le dice por qué. Considere otros factores que podrían estar influyendo en sus resultados para sacar conclusiones significativas.
En otras palabras, al tener en cuenta todos estos factores, puede convertir sus hallazgos estadísticos en un claro llamado a la acción para su enfoque de optimización de su sitio web.
Importancia estadística: desafíos y consideraciones
Por supuesto, las cosas no siempre van bien. A lo largo de nuestro viaje, nos enfrentaremos a una variedad de problemas, que van desde discrepancias en los datos hasta prejuicios algorítmicos. Pero eso es lo que hace que las cosas sean fascinantes, ¿verdad? Esto se debe a que podemos superar todas las dificultades que surjan si permanecemos atentos y refinamos constantemente nuestro enfoque. En otras palabras, la significación estadística es una herramienta eficaz, pero no una cura milagrosa. Aquí hay algunas cosas a tener en cuenta:
#1. El tamaño de la muestra importa
Piensa en lanzar la moneda diez veces. Obtienes cinco caras y cinco cruces. ¿No es bastante parejo? Imagínate darle la vuelta 1,000 veces. La proporción puede estar considerablemente más cerca de 50-50. Asimismo, el tamaño de su muestra de datos puede influir en la confiabilidad de sus pruebas estadísticas. En general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más seguro podrá estar de los resultados.
#2. Cuidado con las variables de confusión
Suponga que ve un aumento en las ventas después de lanzar una nueva campaña en las redes sociales. ¡Salud! Pero espera un minuto. ¿Hubo otro factor en juego o fue la propia campaña la que generó el aumento de las ventas? Quizás un competidor simplemente cerró, o quizás un feriado nacional aumentó las ventas en general. Los factores que causan son estos elementos extraños que pueden distorsionar sus resultados. Entonces, al analizar sus datos, considere posibles factores de confusión.
#3. Contexto
La significancia estadística puede indicar si algo está ocurriendo o no, pero no necesariamente puede explicar por qué. Pero, si una región tiene una población mayor que la otra, entonces una diferencia estadísticamente significativa en el tráfico del sitio web entre las dos regiones no podría indicar mucho. En esencia, al concluir, tenga en cuenta en todo momento el contexto de sus datos y su entorno empresarial.
#4. Nunca abandones a los expertos
Aunque este artículo proporciona una base sólida, el análisis estadístico puede resultar complicado, especialmente cuando se trata de situaciones complejas o conjuntos de datos enormes. Por lo tanto, no dude en buscar el consejo de un estadístico o analista de datos si se enfrenta a estas circunstancias. Esto se debe a que pueden ayudarle a seleccionar los procedimientos adecuados, interpretar sus hallazgos y evitar errores estadísticos comunes.
Mejores prácticas para aprovechar la importancia estadística
Entonces, ¿cuál es el ingrediente secreto del éxito en el sector de la significación estadística? Para evitar errores comunes y garantizar la precisión de los resultados, los investigadores deben considerar las siguientes estrategias:
#1. Garantizar un diseño experimental robusto
Para aprovechar al máximo la significancia estadística, debemos comenzar con una base sólida. Eso significa garantizar un diseño y una metodología experimentales sólidos desde el principio. Esto podría implicar el uso de técnicas como la asignación aleatoria a grupos o la definición cuidadosa de parámetros de prueba. Es como construir una casa: necesitas una base sólida para sostener la estructura de arriba.
#2. Invertir en alfabetización y capacitación en datos
Es necesario invertir en alfabetización sobre datos y capacitación para todas las partes interesadas de toda la organización. Desde los líderes hasta el personal de primera línea, todos participan en la toma de decisiones basada en datos. Es similar a darles a todos un asiento en la mesa: cuantas más personas comprendan los datos, más preparado estará para tomar decisiones informadas.
#3. Adopte una cultura de experimentación de datos
No tengas miedo de probar nuevas ideas y técnicas. Las pruebas A/B, junto con otros métodos experimentales, le permiten recopilar datos y determinar qué funciona mejor en un entorno controlado. La significancia estadística le permite decidir si los efectos observados son realmente relevantes o simplemente una casualidad. Esto se debe a que desarrollar una cultura de experimentación le permite optimizar continuamente su estrategia y mantenerse a la vanguardia.
#4. Promover la colaboración entre analistas de datos y partes interesadas del negocio
El análisis de datos más eficiente ocurre cuando los analistas de datos y las partes interesadas del negocio se comunican y colaboran abiertamente. Esto se debe a que los analistas pueden aportar competencia técnica e información estadística, mientras que las partes interesadas del negocio aportan conocimiento y contexto del dominio. A su vez, esta estrategia cooperativa garantiza que los hallazgos estadísticos se conviertan en conocimientos prácticos relevantes para los objetivos y problemas específicos de la empresa.
#5. Invierta en herramientas de visualización de datos
Los datos complejos pueden resultar desalentadores y difíciles de entender. Aun así, las herramientas de visualización de datos pueden ayudarle a comunicar sus hallazgos de una manera clara, sencilla y visualmente atractiva. Además, los cuadros, gráficos y otras características visuales pueden ayudar a las partes interesadas a comprender la historia que cuentan sus datos, incluso si carecen de una sólida base estadística.
#6. Centrarse en la mejora continua
El análisis de datos es un proceso continuo. Realice un seguimiento regular de sus resultados y utilícelos para mejorar sus métodos. Recuerde que así como el mundo de los negocios cambia, también debería hacerlo su análisis de datos. Esto significa que desarrollar un ciclo de mejora continua garantiza que sus decisiones basadas en datos sigan siendo relevantes y efectivas a lo largo del tiempo.
Seguir estas mejores prácticas garantizará que esté explotando eficazmente la importancia estadística para producir beneficios comerciales reales.
Poniendo la importancia estadística en acción
Veamos algunos ejemplos del mundo real de cómo las empresas han aprovechado el poder de la significancia estadística:
Estudio de caso 1: Campañas de marketing optimizadas
Un mayorista de prendas de vestir empleó pruebas A/B y análisis estadístico para determinar el impacto de varias líneas de asunto de correo electrónico en campañas de marketing. Al centrarse en las diferencias estadísticamente significativas en las tasas de clics, pudieron descubrir las líneas de asunto que eran más efectivas para su grupo objetivo, lo que resultó en un aumento considerable en el tráfico y las ventas del sitio web.
Estudio de caso 2: Mejorar la experiencia del cliente
Un servicio de streaming utilizó análisis estadístico para identificar segmentos de clientes con altas tasas de abandono (cancelaciones). Al evaluar el comportamiento y los intereses de los usuarios dentro de estos segmentos, pudieron proporcionar intervenciones específicas, como sugerencias personalizadas u ofertas de contenido especial. Esta disminución estadísticamente significativa de las pérdidas permitió al servicio de streaming retener a más consumidores y aumentar su rentabilidad a largo plazo.
Estos son sólo algunos ejemplos, pero muestran cómo se puede utilizar la significación estadística para informar la toma de decisiones basada en datos en diversas industrias. Si sigue los pasos descritos en este artículo y considera las mejores prácticas, puede desbloquear la información oculta en sus datos y transformarla en una ventaja competitiva para su negocio.
¿Qué es el valor P?
Un valor p es una medida de la probabilidad de que una diferencia observada pueda haber ocurrido simplemente por casualidad.
¿Qué es la falta de significación estadística?
Los resultados se consideran “estadísticamente no significativos” si el análisis demuestra que diferencias tan grandes (o mayores que) la diferencia observada ocurrirían por casualidad más de una vez entre veinte veces (p > 0.05).
¿Qué es un valor p estadísticamente significativo?
Se supone que los hallazgos estadísticamente significativos (P < 0.05) resultan de efectos reales del tratamiento, ignorando el hecho de que 1 de cada 20 comparaciones de efectos en las que la hipótesis nula es verdadera dará como resultado hallazgos significativos (P < 0.05).
¿Cómo saber si los resultados son estadísticamente significativos?
Un estudio es estadísticamente significativo si su valor P es menor que el alfa predeterminado. En pocas palabras, un valor de P menor que un alfa predefinido indica un resultado estadísticamente significativo. Un valor de AP mayor o igual a alfa no indica un resultado estadísticamente significativo.
Conclusión
La significancia estadística es un concepto clave para determinar si los resultados son significativos o simplemente un producto del azar. Esto significa que puede recorrer mejor los estudios científicos y tomar decisiones informadas si comprende su definición, importancia y procedimiento, además de utilizar tácticas importantes para un análisis adecuado. Recuerde que, si bien la significación estadística es importante, no es la única forma de evaluar la utilidad de un estudio. El tamaño del efecto, los intervalos de confianza y la replicación son consideraciones importantes a la hora de determinar la verdadera importancia de un resultado.
Como resultado, lo desafío a realizar un examen más exhaustivo de los procedimientos de su empresa. ¿Hace pleno uso de la significación estadística? ¿Le está brindando a su personal los recursos y la capacitación adecuados que necesita para tomar decisiones basadas en datos? Si no, ahora es el momento perfecto para empezar.
Referencias
- investopedia.com
- indeed.com
- blog.hubspot.com
- optimizar.com
