Aquí tienes tres razones por las que es fundamental comprender la importancia estadística para tomar decisiones basadas en datos en las empresas:
Ayuda a identificar patrones y correlaciones
Algunas relaciones son fruto del azar, mientras que otras tienen una causa subyacente. Comprender mejor este concepto permite a los propietarios de empresas separar las meras correlaciones de las relaciones significativas y analizar los datos con más precisión.
Facilita la previsión
Con la ayuda de la importancia estadística, las empresas pueden comprender mejor sus datos y crear pronósticos fiables para las necesidades de los clientes o las tendencias del mercado. Les ayuda a planificar, tomar las decisiones correctas y prepararse para posibles cambios.
Reduce la posibilidad de cometer errores caros
La importancia estadística es esencial para evitar cometer errores caros a raíz de una interpretación incorrecta, lo que da lugar a inferencias equivocadas. Esto puede ser beneficioso para lograr una campaña de marketing exitosa dentro del presupuesto.
Conceptos básicos de la importancia estadística
Las pruebas de hipótesis son la piedra angular del análisis estadístico y de la extracción de datos. Es un proceso utilizado para evaluar un conjunto de suposiciones sobre una población en base a las muestras recogidas. Es útil para las empresas porque proporciona información sobre futuras estrategias.
El objetivo de la prueba de hipótesis consiste en determinar si la hipótesis nula es cierta o si los datos tienen importancia estadística. La hipótesis nula (H0) es la suposición de que no hay cambios ni efectos. La hipótesis alternativa (H1) es la suposición de un cambio o efecto.
La realización de una prueba estadística para calcular la probabilidad de que exista un efecto determina qué hipótesis es cierta. Debes aceptar la hipótesis alternativa si la probabilidad de un cambio o efecto es menor que un nivel de umbral predeterminado (generalmente el 5 %).
Las pruebas de hipótesis permiten una mejor toma de decisiones. Las empresas pueden determinar la eficacia de las estrategias potenciales antes de invertir en ellas. Pueden evaluar los riesgos y recompensas asociados a las distintas medidas y tomar decisiones más informadas sobre la mejor manera de avanzar.
Además, las pruebas de hipótesis miden la validez y fiabilidad de los resultados empresariales. 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 es el valor p y alfa?
El valor p es un valor numérico utilizado para determinar la probabilidad de que los resultados de un experimento se deban al azar. También se denomina el valor de probabilidad. Su cálculo depende de los datos observados y de los resultados previstos de la hipótesis nula.
Un valor 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 que se utiliza como umbral para determinar si se debe rechazar la hipótesis nula. Se trata de un nivel predeterminado de importancia utilizado en las pruebas de hipótesis y determina el riesgo de tomar una decisión incorrecta.
Por ejemplo, si el nivel de importancia es del 5 % (alfa = 0,05), entonces existe una probabilidad del 5 % de rechazar la hipótesis nula cuando sea cierta. Dicho de otra forma, el investigador aceptará la hipótesis alternativa si existe una probabilidad inferior al 5 % de obtener los resultados observados debido al azar.
Los analistas empresariales pueden obtener el valor p de las tablas estadísticas en función del tipo de distribución. También pueden obtenerlo utilizando 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 importancia (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 mayor que el valor significativo predeterminado, esto implica que los datos no se consideran estadísticamente significativos y que se conserva la hipótesis nula (H0). Se suele decir que: si "P" es bajo, entonces H0 se puede rechazar la H0.
Las empresas utilizan un valor p para tomar decisiones basadas en datos y desarrollar campañas de marketing sólidas o estrategias de lanzamiento de productos.
Entender los errores de tipo I y tipo II
Las pruebas de hipótesis no son perfectas. Piensa en cómo funciona el sistema jurídico: a veces, hay inocentes que van a la cárcel por error y hay culpables se libran de ir. Los datos también pueden llevar a conclusiones erróneas.
Sin embargo, lo que diferencia las pruebas de hipótesis estadísticas del sistema jurídico es que el marco te permite cuantificar y gestionar la frecuencia con la que los datos nos llevan a la conclusión equivocada. Exploremos estas conclusiones erróneas: errores de tipo I y tipo II.
Tipo I
Este error de decisión se produce cuando se rechaza la hipótesis nula (H0), aunque sea cierta; rechazas falsamente la hipótesis nula. Ocurre cuando se llega a una conclusión equivocada de que los datos son significativos, lo que significa que los resultados no se produjeron por azar y que hay una causa.
Error de tipo I, también denominado falso positivo. Tiene un nivel de riesgo asociado denominado nivel alfa (α). Cuanto más bajo sea el nivel alfa, menores serán las 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
El error de tipo II, también denominado falso negativo, es un error estadístico que se produce cuando un analista o investigador no rechaza una falsa hipótesis nula. Es cuando el analista llega a la conclusión errónea de que no existe una diferencia significativa entre dos grupos (cuando en realidad sí existe).
Un ejemplo de 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 mientras que, de hecho, sí lo hará. El equipo puede cometer este error por carecer de suficientes datos o pruebas que demuestren que el nuevo producto aumentará las ventas. Mantuvieron la H0, que era falsa. El sesgo en las estadísticas proporciona inferencias inexactas sobre la población.
Elegir las estadísticas de prueba adecuadas
En el análisis empresarial, es esencial elegir la estadística de prueba correcta. Las distintas pruebas se adaptan a diferentes tipos de datos y diferentes situaciones. Es aconsejable trabajar con un estadístico profesional para poder seleccionar la prueba estadística correcta.
Existen dos categorías principales de estadísticas de prueba: las pruebas paramétricas y las no paramétricas. Las pruebas paramétricas se basan en suposiciones relativas a los datos, mientras que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre los datos. Algunas de las pruebas más utilizadas son:
Prueba Z
Esta prueba paramétrica analiza los datos cuando el tamaño de la muestra es reducido y se conoce la desviación estándar de la población (σ) . Determina si dos medias de población son diferentes y mide la relación entre dos variables. Los propietarios de empresas la utilizan para comparar dos medias, calcular los intervalos de confianza y determinar las diferencias en las proporciones.
Se puede utilizar la prueba Z para evaluar los análisis del sitio web y las interacciones para tomar decisiones comerciales basadas en datos. Implica la comparación de las métricas del sitio web con las métricas promedio del sitio web del sector o sitios web similares.
La prueba Z calculará si se dan diferencias significativas en el tráfico del sitio web. Los resultados pueden ayudar a informar a los responsables de la toma de decisiones sobre lo que sitúa a su sitio web por encima o por debajo de otros rivales en términos de interacción con el sitio web.
Al ampliar estos detalles, las empresas pueden tomar decisiones bien informadas con un coste óptimo que promete el máximo retorno de la inversión.
Prueba ji-cuadrado
La prueba ji-cuadrado es una prueba no paramétrica que compara variables categóricas. Determina cómo encajan los datos correctamente observados en un patrón esperado.
Se basa en la comparación de frecuencias, o recuentos, de diferentes categorías y se utiliza en diversas aplicaciones comerciales para identificar relaciones entre variables. Los analistas empresariales utilizan una prueba ji-cuadrado para analizar los datos cuantitativos y tomar decisiones basadas en datos.
Por ejemplo, en los estudios de mercado, puede ser útil comprender el comportamiento de compra en diversos grupos demográficos. Las pruebas ji-cuadrado también son útiles para la investigación de garantía de la calidad, ya que permiten a las empresas comprender las tendencias del servicio al cliente y si los compradores reciben productos o servicios satisfactorios. Puedes utilizar esta prueba para medir el éxito del marketing por correo electrónico.
Prueba t de muestras independientes
La prueba t de dos muestras consiste en un análisis estadístico que sirve para evaluar la diferencia entre las medias de dos grupos independientes. Ambas muestras deben distribuirse normalmente y tener un tamaño de muestra inferior a 30 observaciones.
Por ejemplo, un director de recursos humanos de una empresa puede querer determinar si contratar a trabajadores a tiempo parcial para sustituir a empleados a tiempo completo afectará a la productividad. En este caso, el director recopilará datos sobre la productividad de cada grupo para probar su afirmación. Esta prueba también se puede utilizar en las pruebas A/B de correo electrónico.
Prueba t de muestras emparejadas
También se conoce como una prueba t de muestras dependientes porque compara un grupo con él mismo en diferentes momentos o en diferentes condiciones.
Determina si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las dos muestras analizando si la diferencia media entre ambas muestras relacionadas es significativa.
La prueba t de muestras emparejadas se utiliza con más frecuencia para comparar las medias de dos muestras relacionadas, como antes y después del entrenamiento del mismo grupo de personas o mediciones repetidas tomadas de un solo grupo.
Ayuda a determinar el nivel de cambio producido entra ambas mediciones. Es capaz de evaluar la eficacia de un programa de formación en organizaciones. La limitación de las pruebas t es que no se pueden utilizar para más de dos grupos.
Prueba ANOVA
Existen dos tipos de pruebas de análisis de varianza (ANOVA): ANOVA unidireccional y ANOVA bidireccional. El análisis de la varianza funciona bajo suposiciones de varianza igual y distribución normal.
El ANOVA unidireccional compara las medias de tres o más grupos independientes. Implica el cálculo de la varianza entre grupos y dentro de los grupos. Comprueba si las medias de los diferentes grupos son iguales.
Por ejemplo, en un estudio del efecto de tres estrategias de marketing en el crecimiento de las ventas, se puede utilizar un ANOVA unidireccional para comparar el crecimiento medio de las ventas para cada tipo de estrategia.
El análisis bidireccional de la varianza (también denominado ANOVA factorial) examina los efectos principales de dos factores y sus interacciones en una variable de resultado. Determina si existe una interacción entre dos variables independientes y cómo afectan a una variable dependiente.
Con el ANOVA bidireccional, 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 bidireccional se utiliza en los negocios para analizar los efectos e interacciones principales de dos factores que afectan un resultado comercial en particular.
Por ejemplo, si una empresa desea evaluar el efecto principal del precio y la promoción en las ventas. El efecto principal del precio mediría la diferencia en las ventas promedio a diferentes precios y el efecto principal de la promoción mediría la diferencia en las ventas promedio para las diferentes actividades promocionales.
La interacción entre el precio y la promoción mediría la diferencia en las ventas cuando ambas variables independientes (precio y promoción) estuviesen en juego. El ANOVA bidireccional 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 a la que deseas responder.
Trabajar con Mailchimp puede ayudarte a determinar qué pruebas son las más adecuadas para tu proyecto y garantizar la fiabilidad de los resultados.
Cómo interpretar los resultados y comunicar las conclusiones
Interpretar los resultados y comunicar las conclusiones es la parte más decisiva de cualquier análisis comercial. Ayuda a los responsables de la toma de decisiones a comprender los datos y cómo pueden utilizarlos para hacer avanzar el negocio.
Al interpretar los resultados, debes comprender las medidas estadísticas utilizadas y sus limitaciones. Explica las suposiciones realizadas al realizar las pruebas y cómo podrían haber afectado a los resultados. Siempre debes proporcionar una explicación clara y concisa de los resultados de las pruebas, incluido su nivel de importancia significativa.
Utiliza herramientas de comunicación precisas como gráficos y tablas para ayudar a los responsables a comprender los datos. De esta forma, podrán obtener información valiosa de los datos rápidamente. Evita la interpretación excesiva de los resultados para que los responsables de la toma de decisiones puedan desarrollar ideas basadas en sus operaciones comerciales.
Aprovechar la importancia estadística para tomar más decisiones basadas en datos
Las estadísticas desempeñan un papel vital en el análisis empresarial. Comprender los valores p y sus interpretaciones es fundamental para tomar decisiones basadas en datos.
Elegir la estadística de prueba correcta y comprender los errores de tipo I y tipo II ayudará a las empresas a mantener la precisión en su análisis. También es esencial comprender cómo interpretar y presentar los resultados con claridad para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a extraer información importante de los datos.
Siguiendo estos pasos, las empresas pueden tomar decisiones sensatas que prometan el máximo retorno de la inversión.
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