Los días en que podías adivinar tu camino a través de campañas de marketing y decisiones de negocios ya quedaron en el pasado. El mundo actual, competitivo y basado en datos, requiere un enfoque analítico.
Las empresas de todos los tamaños (pequeñas, medianas y grandes) deben esforzarse por basar sus decisiones en estadísticas confiables. Pero puede ser difícil entender cómo, cuándo y qué prueba estadística es apropiada en una situación determinada.
Las decisiones basadas en la investigación de mercado y los comentarios de los clientes pueden ser la clave para aumentar las ventas y el crecimiento, pero ¿alguna vez te has preguntado qué es la significancia estadística y cómo influye en todo este análisis de datos?
Si la frase “significancia estadística” alguna vez te ha dejado perdido o confundido, entonces respira hondo. Te ayudaremos a través del complejo mundo de las estadísticas mientras exploramos cómo determinar la significancia estadística y qué quiere decir que algo sea estadísticamente significativo.
Los propietarios de negocios pueden quedar atrapados en una discusión con miembros del equipo sobre si los resultados de un experimento son significativos. O peor aún, quedarse mirando fijamente un informe estadístico complejo y sin saber qué significa.
En esta guía completa se explorará la significancia estadística, se explicará su importancia en las decisiones de marketing basadas en datos y se analizarán las diversas pruebas que se emplean en el análisis de datos. También se explicarán los tipos de errores y cómo usar los valores P en la toma de decisiones.
Sigue leyendo para conocer los detalles esenciales sobre cómo comprender y aplicar medidas de significancia estadística para que puedas tomar decisiones empresariales más inteligentes. Pronto podrás calcular e interpretar estadísticas como un profesional.
¿Qué es la significancia estadística?
La significancia estadística mide la probabilidad de que los resultados observados se deban a algo distinto del azar. Es una afirmación que atribuye los resultados a una causa en particular.
La significancia estadística te ayuda a responder preguntas como: ¿la diferencia media observada entre los grupos se debe al azar? ¿O estos resultados fueron causados por algún factor específico?
Te ayuda a determinar si los datos recopilados respaldan o rechazan una hipótesis o afirmación. Para medir la significancia estadística, los investigadores emplean una estadística de prueba. Una estadística de prueba es un valor numérico que compara los resultados de un estudio (muestra) con lo que esperarías si la afirmación fuese cierta.
Aquí hay tres razones por las que comprender la significancia estadística es esencial para tomar decisiones basadas en datos en los negocios:
Ayuda a identificar patrones y conexiones
Algunas relaciones se dan por casualidad, mientras que otras tienen una causa subyacente. Una mejor comprensión de este concepto te permite a ti, propietario de negocio, separar las meras correlaciones de las relaciones significativas y analizar los datos con mayor precisión.
Facilita la previsión
Con la ayuda de la significancia estadística, las compañías pueden comprender mejor sus datos y elaborar previsiones fiables sobre las necesidades de los clientes o las tendencias del mercado. Les ayuda a planear, a tomar las decisiones correctas y a prepararse para posibles cambios.
Reduce la probabilidad de errores costosos
La significancia estadística es esencial para evitar errores costosos que surgen de una interpretación incorrecta que lleva a inferencias erróneas. Esto puede ser beneficioso para conseguir una campaña de marketing exitosa dentro de presupuesto.
Fundamentos de la significación estadística
La prueba de hipótesis es una piedra angular del análisis estadístico y la minería de datos. Es un proceso que se usa para evaluar un conjunto de suposiciones sobre una población basada en muestras recolectadas. Es útil para las empresas porque proporciona información sobre estrategias futuras.
El objetivo de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis nula es verdadera o si los datos tienen significancia estadística. La hipótesis nula (H0) es un supuesto de que no hay cambios ni efectos. La hipótesis alternativa (H1) es un supuesto de cambio o efecto.
La realización de una prueba estadística para calcular la probabilidad de que exista un efecto determina qué hipótesis es verdadera. Debes aceptar la hipótesis alternativa si la probabilidad de un cambio o efecto es menor que un nivel de umbral predeterminado (generalmente 5%).
Las pruebas de hipótesis te permiten tomar mejores decisiones. Las empresas pueden determinar la eficacia de las estrategias potenciales antes de invertir en ellas. Pueden evaluar los riesgos y recompensas asociados con diferentes acciones y tomar decisiones más informadas sobre la mejor manera de seguir adelante.
Además, las pruebas de hipótesis miden la validez y la confiabilidad de los resultados comerciales. Puedes identificar cualquier defecto en un estudio y determinar la precisión de sus resultados. Te ayuda a tomar decisiones basadas en información fiable y hechos confirmados.
¿Qué son el valor p y alfa?
El valor p es un valor numérico empleado para determinar la probabilidad de que los resultados de un experimento se deban al azar. También se conoce como valor de probabilidad. Su cálculo depende de los datos observados y de los resultados esperados de la hipótesis nula.
Un valor de p bajo (generalmente inferior a 0.05) significa que es poco probable que los resultados observados se deban al azar, y se acepta la hipótesis alternativa (considerada estadísticamente significativa). Por otro lado, cuando el valor p es alto (superior a 0.05), se mantiene la hipótesis nula, lo que sugiere que los resultados observados probablemente se deban al azar.
Alfa (α) es un término estadístico empleado como umbral para determinar si se rechaza la hipótesis nula. Es un nivel predeterminado de significancia empleado en las pruebas de hipótesis y determina el riesgo de tomar una decisión incorrecta.
Por ejemplo, si el nivel de significación es del 5% (alfa = 0.05), entonces tienes un 5% de probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando sea verdadera. En otras palabras, el investigador aceptará la hipótesis alternativa si hay menos del 5% de probabilidad de obtener los resultados observados debido al azar.
Cómo usar un valor p para tomar decisiones informadas
Los analistas de negocios pueden obtener el valor p de las tablas estadísticas según el tipo de distribución. También pueden obtenerlo usando funciones de Excel y otros paquetes estadísticos como SPSS y R.
Una vez que tengas el valor p, úsalo para decidir si tus datos son significativos comparándolos con el nivel de significancia (alfa). Cuando el valor p es menor que el valor significativo predeterminado, sugiere que los datos son significativos y puedes aceptar la hipótesis alternativa (H1).
De lo contrario, si el valor p es superior al valor significativo predeterminado, implica que los datos no se consideran estadísticamente significativos, y mantienes la hipótesis nula (H0). Un dicho común afirma que si "p" es bajo, entonces H0 debe desaparecer.
Las empresas emplean un valor p para tomar decisiones basadas en datos y desarrollar campañas de marketing sabias o estrategias de lanzamiento de productos.
Comprender los errores de tipo I y tipo II
Las pruebas de hipótesis no son perfectas. Considera cómo funciona el sistema legal: a veces, personas inocentes son encarceladas injustamente y los culpables se salen con la suya. Los datos también pueden llevarte a conclusiones erróneas.
Sin embargo, lo que diferencia a las pruebas de hipótesis estadísticas de un sistema legal es que el marco te permite cuantificar y gestionar la frecuencia con la que los datos te llevan a una conclusión incorrecta. Exploremos estas conclusiones erróneas; errores de tipo I y de tipo II.
Tipo I
Este error de decisión ocurre cuando rechazas la hipótesis nula (H0), aunque sea verdadera: rechazas falsamente la hipótesis nula. Ocurre cuando llegas a una conclusión incorrecta de que los datos son significativos, lo que significa que los resultados no se produjeron por casualidad y que hay una causa.
Error de tipo I, también conocido como "falso positivo". Tiene un nivel de riesgo asociado conocido como nivel alfa (α). Cuanto menor sea el nivel alfa, menores serán tus posibilidades de cometer un error de tipo I. Por ejemplo, establecer un nivel alfa de 0.05 reducirá las posibilidades de rechazar falsamente una hipótesis nula al 5%.
Tipo II
Un error de tipo II, también conocido como falso negativo, es un error estadístico que ocurre cuando un analista o investigador no puede rechazar una hipótesis nula falsa. Es cuando el analista concluye incorrectamente que no hay una diferencia significativa entre dos grupos (cuando en realidad sí hay una diferencia significativa).
Un ejemplo de un error de tipo II en los negocios es cuando un equipo de marketing no rechaza la hipótesis nula de que su nuevo producto no aumentará las ventas, cuando, de hecho, las aumentará. El equipo podría cometer este error porque carece de suficientes datos o pruebas para demostrar que el nuevo producto impulsará las ventas. El equipo retuvo H0, que era falsa. El sesgo en las estadísticas proporciona inferencias inexactas sobre la población.
Elige las estadísticas de prueba adecuadas
En el análisis de negocios, es esencial elegir la estadística de prueba correcta. Diferentes pruebas se adaptan a diferentes tipos de datos y situaciones. Es aconsejable que trabajes con un estadístico profesional para seleccionar la prueba estadística correcta.
Hay dos categorías principales de estadísticas de prueba: pruebas paramétricas y no paramétricas. Las pruebas paramétricas se basan en supuestos sobre los datos, mientras que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre los datos. Algunas de las pruebas más empleadas son:
Prueba Z
Esta prueba paramétrica analiza los datos cuando el tamaño de la muestra es pequeño y se conoce la desviación estándar de la población (σ). Determina si dos medias poblacionales son diferentes y mide la relación entre dos variables. Los propietarios de negocios la usan para comparar dos medias, calcular intervalos de confianza y determinar diferencias de proporciones.
La prueba Z se puede usar para evaluar los análisis del sitio web y las interacciones a fin de tomar decisiones empresariales basadas en datos. Implica comparar las métricas del sitio web con las métricas promedio del sitio web de la industria o sitios web similares.
La prueba Z calcula si hay diferencias significativas en el tráfico del sitio web. Los hallazgos pueden ayudar a informar a los responsables de la toma de decisiones sobre lo que pone a tu sitio web por encima o por debajo de otros competidores en términos de interacción con el sitio web.
Al examinar estos detalles, las empresas pueden tomar decisiones bien informadas a un costo optimizado que promete el máximo retorno de la inversión.
Prueba de chi cuadrado
Una prueba de chi-cuadrado es una prueba no paramétrica que compara variables categóricas. Determina qué tan bien se ajustan los datos observados a un patrón esperado.
Se basa en comparar frecuencias, o recuentos, de diferentes categorías y se emplea en diversas aplicaciones empresariales para identificar relaciones entre variables. Los analistas de negocios emplean una prueba de chi-cuadrado para analizar datos cuantitativos y tomar decisiones basadas en datos.
Por ejemplo, puede ser útil en la investigación de mercado para comprender el comportamiento de compra en distitnos grupos demográficos. Las pruebas de chi-cuadrado también son útiles para la investigación de control de calidad, permitiendo a las empresas comprender las tendencias del servicio al cliente y si los compradores reciben productos o servicios satisfactorios. Puedes usar esta prueba para medir el éxito del email marketing.
Prueba t independiente
Una prueba t de dos muestras es un análisis estadístico que se emplea para evaluar la diferencia entre las medias de dos grupos independientes. Ambas muestras deben estar distribuidas normalmente y tener un tamaño de muestra de menos de 30 observaciones.
Por ejemplo, un gerente de Recursos Humanos de una empresa puede querer determinar si contratar trabajadores a tiempo parcial para reemplazar a empleados a tiempo completo afectará la productividad. En este caso, el gerente recopilará datos sobre la productividad de cada grupo para probar su afirmación. La prueba también se puede emplear en pruebas A/B de correo electrónico.
Prueba t pareada
También se conoce como prueba t de muestra dependiente porque compara un grupo consigo mismo en diferentes momentos o bajo diferentes condiciones.
Determina si hay una diferencia estadísticamente significativa entre las dos muestras probando si la diferencia media entre las dos muestras relacionadas es significativa.
La prueba t pareada se usa más comúnmente para comparar las medias de dos muestras relacionadas, como antes y después de una capacitación en el mismo grupo de individuos o mediciones repetidas tomadas de un solo grupo.
Ayuda a determinar cuánto cambio ocurrió entre las dos mediciones. Puede evaluar la eficacia de un programa de capacitación en las organizaciones. La limitación de las pruebas t es que no puedes usarlas para más de dos grupos.
Prueba ANOVA
Hay dos tipos de pruebas de análisis de varianza (ANOVA): ANOVA de un factor y ANOVA de dos factores. El análisis de varianza opera bajo los supuestos de igualdad de varianza y distribución normal.
La ANOVA unilateral compara las medias de tres o más grupos independientes. Implica calcular la varianza entre y dentro de los grupos. Comprueba si las medias de los diferentes grupos son iguales.
Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de tres estrategias de marketing en el crecimiento de las ventas, se puede emplear un ANOVA unidireccional para comparar el crecimiento medio de las ventas de cada tipo de estrategia.
El análisis de varianza bilateral (también conocido como ANOVA factorial) examina los efectos principales de dos factores y sus interacciones en una variable de resultado. Determina si hay una interacción entre dos variables independientes y cómo afectan a una variable dependiente.
Con una ANOVA bilateral, los efectos principales son la diferencia principal entre los niveles de cada variable independiente, y las interacciones son las diferencias entre los efectos principales.
El ANOVA bilateral se utiliza en los negocios para analizar los efectos principales y las interacciones de dos factores que afectan un resultado comercial específico.
Por ejemplo, una compañía puede querer evaluar el efecto principal del precio y la promoción sobre las ventas. El efecto principal del precio mediría la diferencia en las ventas promedio de diferentes precios, y el efecto principal de la promoción mediría la diferencia en las ventas promedio de diferentes actividades promocionales.
La interacción entre precio y promoción mediría la diferencia en las ventas cuando ambas variables independientes (precio y promoción) estuvieran en juego. La ANOVA bilateral ayuda a las empresas a comprender cómo interactúan los diferentes factores y su impacto en los resultados de la empresa.
Elegir la estadística de prueba correcta es esencial para obtener resultados precisos. La selección de una prueba estadística adecuada depende del tipo de datos, los objetivos de tu análisis y la pregunta de investigación que quieres responder.
Trabajar con Mailchimp puede ayudarte a determinar qué pruebas son las más apropiadas para tu proyecto y garantizar que tus resultados sean fiables.
Cómo interpretar los resultados y comunicar los hallazgos
Interpretar los resultados y comunicar los hallazgos es la parte más importante de cualquier análisis empresarial. Ayuda a los responsables de la toma de decisiones a comprender los datos y cómo pueden usarlos para hacer avanzar el negocio.
Al interpretar los resultados, comprende las medidas estadísticas que se usan y sus limitaciones. Explica las suposiciones que hiciste al realizar las pruebas y cómo podrían afectar los resultados. Siempre debes proporcionar una explicación clara y concisa de los hallazgos de las pruebas, incluyendo cuán estadísticamente significativos o son o no son.
Emplea herramientas de comunicación precisas, como tablas y gráficos, para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a entender los datos. De esta manera, pueden extraer rápidamente información significativa de los datos. Evita la sobreinterpretación de los resultados para permitir que los responsables de la toma de decisiones desarrollen información basada en sus operaciones comerciales.
Aprovecha la significancia estadística para tomar decisiones más fundamentadas en datos
Las estadísticas desempeñan un papel vital en tu análisis empresarial. Comprender los valores p y sus interpretaciones es esencial para tomar decisiones basadas en datos.
Elegir la estadística de prueba correcta y comprender los errores de tipo I y tipo II te ayudará a mantener la precisión en tu análisis. También es esencial entender cómo interpretar y presentar los hallazgos con claridad para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a extraer información significativa de los datos.
Siguiendo estos pasos, las empresas pueden tomar decisiones informadas que prometan el máximo retorno de la inversión.
Mailchimp proporciona varias herramientas y servicios para ayudar a las compañías a tomar decisiones más informadas. La herramienta de análisis predictivo de Mailchimp puede ayudarte a predecir los comportamientos de los clientes, como las tendencias de interacción, los ciclos de compra y mucho más. Con Mailchimp, puedes aprovechar la significancia estadística para comprender a tu base de clientes y desarrollar mejores productos y servicios que satisfagan sus necesidades.