Tipi di bias statistico e il bias sui dati che influisce sulla tua attività

Che cos’è il bias statistico?

Bias statistico è un termine utilizzato per descrivere le statistiche che non offrono una rappresentazione accurata della popolazione. Alcuni dati sono difettosi perché il campione di persone preso in esame non rappresenta accuratamente la popolazione. Altri dati possono essere difettosi perché sono state omesse troppe variabili, il che può avere un effetto sulla precisione complessiva dei dati. Prendiamo per esempio un PC. Magari hai deciso di acquistare un nuovo PC con processore Intel, ma senza le altre variabili non puoi determinare se quel PC è un buon affare oppure no. Devi avere informazioni sulla scheda grafica, sulla RAM, sulla capacità di archiviazione e altro ancora.

La comprensione dei bias statistici è particolarmente importante se gestisci un’attività di e-commerce perché può alterare i dati e avere un impatto negativo sul processo decisionale.

Tipi di bias statistico

Nella statistica esistono diversi tipi di bias ed evitare e comprendere questi bias statistici può aiutarti a interpretare meglio i dati. Di seguito vengono riportati alcuni tipi diversi di bias statistici in cui è possibile imbattersi.

Il bias di conferma

Il bias di conferma è un errore per cui si consente a una nozione preconcetta di influire sul modo in cui si assegna la priorità o si interpretano le informazioni. Un esempio di bias di conferma potrebbe verificarsi quando hai un’opinione netta in merito al fatto che la maggior parte delle persone preferisce il gelato alla vaniglia rispetto al gelato al cioccolato e, di conseguenza, dai più peso ai dati che supportano tale conclusione.

Bias di selezione

Il bias di selezione è un errore che deriva dall’utilizzo di campioni di popolazione che non rappresentano accuratamente l’intero gruppo target. Ad esempio, i dati tratti da un solo quartiere non rappresentano con precisione una grande città. Sono molti i motivi per cui può insorgere un bias di selezione, alcuni intenzionali e altri no. Alcuni esempi comprendono la partecipazione volontaria a un programma, fattori limitanti per la partecipazione o dimensioni insufficienti del campione.

Bias degli outlier

Gli outlier possono alterare significativamente i dati. Ad esempio, quando si analizzano i dati sul reddito negli Stati Uniti, ci sono alcuni individui estremamente ricchi il cui reddito può alterare il calcolo delle medie. Per questo motivo, il valore mediano è spesso una rappresentazione più accurata della popolazione in generale.

Bias dell’osservatore

Il bias dell’osservatore è un tipo di bias statistico che deriva dalla soggettività dell’osservatore. Nessun essere umano è completamente imparziale e quindi il bias dell’osservatore è sempre un problema. L’approccio migliore è imparare a conoscere questo bias.

Un esempio di questo bias è un test sui ratti eseguito negli anni ’60 in cui a due gruppi di studenti venne chiesto di testare ratti categorizzati come “intelligenti” e “stupidi”. Gli studenti che avevano ricevuti i ratti “stupidi” li gestirono male e ridussero le loro possibilità di completare il labirinto, il che alla fine ebbe un impatto sui risultati dello studio.

Bias di finanziamento

Il bias di finanziamento si riferisce alla probabilità che uno studio tenda a favorire la persona che lo ha sovvenzionato. Questi studi tendono a fornire dati inaccurati che possono rendere difficile la loro applicazione alla tua attività.

Il bias di finanziamento è particolarmente popolare nei confronti fra prodotti. Se Bounty finanzia un confronto fra tipi di carta assorbente per cucina, tale confronto è molto più probabile che favorisca Bounty rispetto a un altro brand.

Bias della variabile omessa

Nel caso del bias della variabile omessa, è la mancanza di una variabile a influire sulla legittimità della statistica. Ad esempio, uno studio sulle auto che non include l’anno o il chilometraggio può fornire risultati imprecisi.

Il bias della variabile omessa è uno dei tipi più comuni di bias in statistica. Quando esamini i dati, assicurati che questi tengano conto di tutte le variabili rilevanti.

Bias del sopravvissuto

Il bias del sopravvissuto si verifica quando si tiene conto solo dei punti dati sopravvissuti. Se non si tiene conto di tutte le potenziali fonti di dati, è possibile che la rappresentazione dei dati ne risulti errata.

Un classico esempio di bias del sopravvissuto è la Seconda Guerra Mondiale, quando si sono studiati gli aerei sopravvissuti per rinforzarli dove erano stati colpiti di più. In realtà, sarebbe stato meglio esaminare gli aerei abbattuti e rinforzare i modelli futuri nei punti in cui tali aerei erano stati colpiti e abbattuti.

In che modo il bias umano influenza i dati

Gli algoritmi costruiti per imitare il processo decisionale e di apprendimento elaborano i dati raccolti da utenti umani. Vengono elaborate grandi quantità di dati per identificare pattern che gli algoritmi possono utilizzare, ad esempio, per identificare preferenze comuni o addirittura imitare i comportamenti umani. Questi algoritmi hanno una vasta gamma di applicazioni per le aziende, dalla generazione di lead basata su un marketing mirato alle operazioni di intelligenza artificiale più avanzate.

Il bias è una componente del processo intellettivo umano e i dati raccolti dagli esseri umani rispecchiano pertanto tale bias in maniera intrinseca. Ciò rende particolarmente difficile la raccolta e la regolazione dei dati in modo da omettere i bias e preservarne la precisione, specialmente dal momento che decidere cosa rappresenta un bias è spesso frutto di un processo soggettivo.

L’etica nella raccolta dei dati

Le questioni etiche relative alla raccolta di dati sono sempre più presenti nell’attenzione del pubblico, soprattutto per quanto riguarda la privacy dei consumatori. Sebbene i dati dei clienti vengano utilizzati dai sistemi CRM e dalle tecnologie simili per migliorare l’esperienza cliente, le aziende possono anche utilizzare, acquistare o vendere tali dati in modi che sono al limite della legalità o dell’etica, il che contribuisce a erodere la fiducia dei clienti su tutta la linea.

In effetti, la preoccupazione in merito è tale che in tutto il mondo sono stati promulgate molte leggi e normative in materia, come il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati dell’Unione europea). Quanti desiderano lavorare in modo etico con i dati ricavati dai clienti devono cercare attività conformi al GDPR e/o a codici simili.

Bias dei dati nell’IA

L’impatto di dati distorti su applicazioni come l’intelligenza artificiale non è solo teorico e a volte non va nemmeno tanto per il sottile. Un esempio famoso è Tay di Microsoft. Tay è un chatbot rilasciato da Microsoft nel 2016 che utilizzava la tecnologia dell’IA per creare post e pubblicarli su Twitter. Poco dopo il lancio, Tay ha iniziato a twittare contenuti davvero preoccupanti, per la maggior parte di natura discriminatoria.

Dopo aver disattivato Tay, il team Microsoft ha rilasciato una dichiarazione sull’incidente. Questa dichiarazione ha indicato come origine di questo comportamento il fatto che alcuni utenti di Twitter avevano spammato intenzionalmente i thread di Tay con dichiarazioni offensive. Tay aveva utilizzato questi thread come strumento di estrazione dei dati, il che ne ha influenzato i risultati. Sebbene questo incidente sia stato causato almeno in parte dal sabotaggio intenzionale da parte degli utenti, illustra comunque come la discriminazione può albergare nei dati che vengono sempre più utilizzati nelle nostre vite quotidiane.

In che modo i dati distorti possono avere un impatto sulla tua attività

Nell’epoca digitale, le attività utilizzano i dati per tutto. Pertanto, i diversi tipi di bias statici possono avere un impatto importante sulla tua attività. Comprendere il bias statistico può aiutarti a evitare errori e a ottenere il massimo dai dati raccolti per la tua azienda.

Quando apporti modifiche basate sui dati a prodotti, servizi o attività di marketing, devi assicurarti che i dati siano accurati. Cercare e correggere attivamente questi tipi di bias statistico può aiutarti a ottenere questo scopo.

Tipi di bias in statistica: domande frequenti

Cosa si intende per bias statistico?

Il bias statistico è un termine utilizzato per riferirsi a statistiche che non sono necessariamente accurate a causa di un qualche tipo di problema nei dati. Potrebbe trattarsi di una variabile che è tralasciata, del bias dell’osservatore o del bias di finanziamento per cui è una certa azienda a sovvenzionare lo studio. In qualità di titolare di una piccola attività, la comprensione e la compensazione del bias statistico è molto importante per il marketing dell’e-commerce.

Quali sono alcuni esempi di bias statistico?

Il bias della variabile omessa è uno degli esempi più comuni di bias statistico. Magari hai già in mente un esempio di dati che sono stati invalidati in seguito perché “non avevano preso in considerazione un certo elemento”. Ad esempio, non è possibile valutare i tempi di caricamento e le altre metriche di prestazioni del sito web senza considerare anche le differenze in hardware, posizione e altro. Anche il bias di finanziamento è comune, soprattutto nei casi in cui un brand sovvenzioni un confronto fra prodotti.

Quali sono i tipi di bias statistici?

Nella statistica, esistono diversi tipi di bias, tra cui il bias di conferma, il bias di selezione, il bias degli outlier, il bias di finanziamento, il bias della variabile omessa e il bias del sopravvissuto. Devi capire quali sono i diversi tipi di bias statistici e che impatto possono avere sulla tua attività.

Comprendi il bias statistico per trarre vantaggio dai tuoi dati

Comprendere il bias statistico ti aiuta a ottenere il massimo dai tuoi dati in modo da poter prendere decisioni migliori per la tua attività. Dal bias degli outlier al bias del sopravvissuto, ci sono diversi tipi di bias statistici di cui devi essere consapevole per il bene della tua attività.

Mailchimp può aiutarti su tutta la linea, dall’analisi dei dati alla gestione delle campagne di marketing. In questo modo, puoi contribuire al successo della tua attività senza ostacoli dovuti a bias statistici.