Tipos de sesgo en las estadísticas y el efecto del sesgo de datos en tu negocio

Sesgo estadístico es un término usado para describir estadísticas que no proporcionan una representación precisa de la población. Algunos datos son erróneos porque la muestra de personas encuestadas no representa con precisión a la población. Otros datos pueden ser erróneos porque se omitieron demasiadas variables, lo que puede afectar a la precisión de los datos al final. Tomemos un PC, por ejemplo. Puede que sepas que estás comprando un nuevo PC con un procesador Intel, pero se han dejado fuera tantas variables que no puedes determinar si ese PC es una buena opción o no. También tendrías que saber algo de la tarjeta gráfica, el RAM, la capacidad de almacenamiento y mucho más.

Comprender los sesgos estadísticos es especialmente importante si gestionas un negocio de e-commerce, porque pueden influir en los datos y afectar negativamente a tu proceso de toma de decisiones.

Hay varios tipos de sesgos en las estadísticas, y evitarlos y entenderlos puede ayudarte a interpretar mejor los datos. Estos son algunos de los diferentes tipos de sesgos estadísticos que podrías encontrar.

Sesgo de confirmación

El sesgo de confirmación es un error que implica permitir que una noción preconcebida afecte a la forma en que priorizas o interpretas la información. Un ejemplo de sesgo de confirmación sería si creyeras firmemente que la mayoría de la gente prefiere el helado de vainilla al de chocolate y, como resultado, dieras más peso a los datos que apoyaran esa conclusión.

Sesgo de selección

El sesgo de selección es un error que se deriva de usar muestras de población que no representen con precisión a todo el grupo objetivo. Por ejemplo, los datos tomados de un barrio no representarían con precisión una ciudad grande. Hay muchas razones por las que surge un sesgo de selección —algunas intencionales, otras no— incluidas la participación voluntaria, factores limitantes de la participación o tamaño de muestra insuficiente.

Sesgo del caso atípico

Los valores atípicos pueden sesgar significativamente los datos. Por ejemplo, al analizar los ingresos en los Estados Unidos, hay unas pocas personas sumamente ricas cuyos ingresos pueden torcer cualquier cálculo de los promedios. Por este motivo, un valor de mediana suele ser una representación más precisa de la población más grande.

Sesgo del observador

El sesgo del observador es un tipo de sesgo estadístico que deriva de la subjetividad del observador. Ninguna persona puede ser completamente totalmente imparcial, por lo que el sesgo del observador siempre va a ser un problema. Lo mejor que puedes hacer es aprender a reconocerlo.

Un ejemplo de esto fue una prueba con ratas realizada en la década de 1960, en la que dos grupos de estudiantes hicieron pruebas a ratas, que estaban clasificadas como “brillantes” y “sosas”. Los estudiantes que tenían las ratas “sosas” las trataron mal y redujeron sus posibilidades de completar el laberinto, lo que finalmente afectó a los resultados del estudio.

Sesgo de financiación

El sesgo de financiación hace referencia a la probabilidad de que un estudio favorezca a la persona que lo financió. Estos estudios tienden a proporcionar datos inexactos, que pueden dificultar su aplicación a tu negocio.

El sesgo de financiación es especialmente popular en las comparaciones de productos. Si Bounty paga una comparación de papel de cocina, es mucho más probable que esa comparación favorezca a Bounty que a otra marca.

Sesgo de variable omitida

Con el sesgo de variable omitida, la falta de una variable afecta a la legitimidad de la estadística. Por ejemplo, un estudio sobre coches que no incluya el año o el kilometraje puede proporcionar resultados inexactos.

El sesgo de variable omitida es uno de los tipos de sesgo más habituales en las estadísticas. Al mirar datos, asegúrate de que tengan en cuenta todas las variables relevantes.

Sesgo del superviviente

El sesgo del superviviente se da cuando solo se tienen en cuenta los puntos de datos de supervivientes. Al no tener en cuenta cada fuente potencial de datos, podrías obtener una representación defectuosa.  

Un ejemplo clásico de sesgo del superviviente es la Segunda Guerra Mundial, cuando se estudió a los aviones supervivientes para que se pudieran reforzar donde más disparos habían recibido. En realidad, habría sido mejor mirar los aviones derribados y reforzar futuros modelos en los puntos a los que se disparó a esos aviones, derribándolos.

Cómo influyen los sesgos humanos en los datos

Los algoritmos creados para simular el proceso de aprendizaje y de generación de conclusiones lo hacen procesando los datos recopilados de los usuarios humanos. Se procesan grandes cantidades de datos para identificar patrones, que los algoritmos pueden utilizar para hacer cosas como identificar preferencias comunes o incluso simular comportamientos humanos. Estos algoritmos tienen una amplia gama de aplicaciones para las empresas, desde la generación de clientes potenciales basada en el marketing dirigido hasta operaciones de inteligencia artificial más sofisticadas.

El sesgo es un componente del proceso de pensamiento humano, y los datos recopilados de los humanos reflejan, por tanto, ese sesgo intrínsecamente. Esto hace que sea increíblemente difícil recopilar y ajustar datos de manera que omitan el sesgo y a la vez retengan su precisión —especialmente porque determinar qué es un sesgo es, a menudo, algo subjetivo—.

Ética de la recopilación de datos

El público plantea cada vez más temas de ética relacionados con la recopilación de datos, especialmente en lo que se refiere a la protección de datos de los clientes. Mientras que los sistemas de CRM y tecnologías similares usan datos de consumidores para mejorar la experiencia del cliente, las empresas también pueden usar, comprar o vender dichos datos de maneras que rozan el límite de lo legal o lo ético, lo que reduce la confianza del cliente de manera global.

De hecho, existe tanta preocupación en general que se han promulgado muchas leyes y normativas sobre el tema en todo el mundo, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión europea. Quienes quieran trabajar de forma ética con datos minados de clientes pueden buscar empresas que cumplan con el RGPD y/o códigos similares.

Sesgo de datos en la IA

El impacto de los datos sesgados en aplicaciones como la inteligencia artificial no siempre existe solo en la teoría, ni es siempre sutil. Un ejemplo famoso es Tay de Microsoft. Tay era un chatbot lanzado por Microsoft en 2016 que usaba tecnología de IA para crear contenido y publicarlo en Twitter. Poco después de empezar a funcionar, Tay comenzó a tuitear contenido preocupante, gran parte del cual de naturaleza discriminatoria.

Después de desactivar Tay, el equipo de Microsoft publicó una declaración sobre el incidente. Esta declaración señalaba como el origen de este comportamiento a los usuarios de Twitter que intencionalmente enviaron spam con contenido incendiario a hilos de conversación de Tay. Tay utilizó esos hilos como medio de minado de datos para influir en sus comentarios. Aunque este incidente fue causado al menos parcialmente por el sabotaje intencionado de los usuarios, ilustra cómo se puede plasmar la discriminación en los datos que se ponen en uso cada vez más en nuestra vida cotidiana.

Las empresas utilizan datos para todo en la era digital, por lo que los diferentes tipos de sesgos estadísticos pueden tener un gran impacto en tu negocio. Comprender los sesgos estadísticos puede ayudarte a evitar errores y a sacar el máximo partido de los datos que recopiles para tu empresa.

Cuando hagas cambios en productos, servicios o trabajos de marketing basándote en datos, debes asegurarte de que estos sean precisos. Buscar y trabajar de forma activa con respecto a los tipos de sesgos en las estadísticas puede ayudar con eso.

Tipos de sesgos en las estadísticas: Preguntas frecuentes

¿Qué se entiende por sesgo estadístico?

El sesgo estadístico es un término utilizado para referirse a estadísticas que no son necesariamente precisas, como resultado de algún tipo de problema con los datos. Este podría ser una variable que se ha dejado fuera, un sesgo del observador o un sesgo de financiación, cuando una empresa ha pagado por el estudio. Como propietario de una pequeña empresa, entender y compensar los sesgos estadísticos es una parte importante del marketing de e-commerce.

¿Qué ejemplos de sesgos hay en las estadísticas?

El sesgo de variable omitida es uno de los ejemplos más habituales de sesgo en las estadísticas. Probablemente puedas pensar en algunos datos que hayas visto que se hayan invalidado más tarde porque “no se había tenido en cuenta algo”. Por ejemplo, no puedes mirar solamente los tiempos de carga y otras métricas de rendimiento del sitio web sin considerar las diferencias en hardware, ubicación y más. El sesgo de financiación también es habitual, especialmente en casos en que una marca paga por una comparación de productos.

¿Qué tipo de sesgo hay en las estadísticas?

Hay varios tipos de sesgos en las estadísticas, incluidos el sesgo de confirmación, el sesgo de selección, el sesgo de casos atípicos, el sesgo de financiación, el sesgo de variables omitidas y el sesgo del superviviente. Debes comprender los diferentes tipos de sesgos de las estadísticas, y cómo pueden afectar a tu negocio.

Saca ventaja de tus datos al entender el sesgo estadístico

Comprender el sesgo estadístico te ayuda a sacar el máximo partido de los datos, para poder tomar mejores decisiones para tu negocio. Desde el sesgo del caso atípico hasta el sesgo del superviviente, hay una serie de diferentes tipos de sesgos estadísticos que debes conocer por el bien de tu negocio.

Puede usar Mailchimp para ayudar con todo, desde el análisis de datos hasta la gestión de las campañas de marketing, para que puedas ayudar a tu negocio a tener éxito, sin que ningún sesgo estadístico se interponga.