Ecco tre motivi per cui la comprensione della significatività statistica è essenziale per prendere decisioni basate sui dati nelle attività:
Aiuta a identificare pattern e correlazioni
Alcune relazioni sono casuali, mentre altre hanno una causa sottostante. Una migliore comprensione di questo concetto aiuta i titolari di attività a distinguere le mere correlazioni dalle relazioni significative e ad analizzare i dati in modo più accurato.
Facilita le previsioni
Con l’aiuto della significatività statistica, le attività possono comprendere meglio i propri dati e creare previsioni affidabili sulle esigenze dei clienti o sulle tendenze del mercato. La significatività statistica aiuta a pianificare, a prendere le decisioni giuste e a essere pronti a potenziali cambiamenti.
Riduce la possibilità di errori costosi
La significatività statistica è essenziale per evitare errori costosi derivanti da un’interpretazione errata che porta a inferenze sbagliate. Ciò può essere utile per realizzare una campagna di marketing di successo che rispetti il budget.
Principi fondamentali di significatività statistica
Il test delle ipotesi è uno dei concetti fondamentali dell’analisi statistica e del data mining. Questo processo è volto a valutare una serie di ipotesi in merito a una popolazione sulla base dei campioni raccolti. È utile per le attività perché fornisce informazioni sulle strategie future.
L’obiettivo del test delle ipotesi è determinare se l’ipotesi nulla è vera o se i dati hanno significatività statistica. L’ipotesi nulla (H0) è il presupposto secondo cui non c’è nessuna modifica o nessun effetto. L’ipotesi alternativa (H1) è il presupposto secondo cui c’è una modifica o un effetto.
Per determinare quale ipotesi è vera è necessario effettuare un test statistico volto a calcolare la probabilità che esista un effetto. Se la probabilità di un cambiamento o effetto è inferiore a un livello di soglia predeterminato (di solito il 5%), è necessario accettare l’ipotesi alternativa.
Il test delle ipotesi consente un migliore processo decisionale. Le attività possono determinare l’efficacia delle strategie potenziali prima di effettuare un investimento. Inoltre, possono valutare i rischi e i benefici associati a diverse azioni e prendere decisioni più informate su come procedere al meglio.
Il test delle ipotesi misura anche la validità e l’affidabilità dei risultati dell’attività. Ti permette di identificare eventuali difetti in uno studio e di determinare l’accuratezza dei suoi risultati. Infine, ti aiuta a prendere decisioni basate su informazioni affidabili e fatti confermati.
Cos’è il valore p e l’alfa?
Il valore p è un numero usato per determinare la probabilità che i risultati di un esperimento siano dovuti al caso. È noto anche come valore di probabilità. Il suo calcolo dipende dai dati osservati e dai risultati attesi dall’ipotesi nulla.
Un valore p basso (solitamente inferiore a 0,05) significa che è improbabile che i risultati osservati siano dovuti al caso e che l’ipotesi alternativa è accettata (ossia, è considerata statisticamente significativa). D’altra parte, se il valore p è alto (superiore a 0,05), si mantiene l’ipotesi nulla, il che significa che i risultati osservati sono probabilmente dovuti al caso.
Alfa (α) è un termine statistico utilizzato come soglia per determinare se l’ipotesi nulla deve essere rifiutata oppure no. Si tratta di un livello di significatività predeterminato utilizzato nel test delle ipotesi e determina il rischio legato a una decisione errata.
Ad esempio, se il livello di significatività è del 5% (alfa = 0,05), allora la probabilità di rifiutare l’ipotesi nulla quando è vera è pari al 5%. In altre parole, il ricercatore accetta l’ipotesi alternativa se la probabilità di ottenere i risultati osservati in maniera causale è inferiore al 5%.
Gli analisti aziendali possono ottenere il valore p dalle tabelle statistiche a seconda del tipo di distribuzione. Possono ricavarlo anche da funzioni Excel e altri pacchetti statistici come SPSS e R.
Una volta ottenuto il valore p, puoi utilizzarlo per decidere se i tuoi dati sono significativi rispetto al livello di significatività (alfa). Se il valore p è inferiore al valore di significatività predeterminato, ciò suggerisce che i dati sono significativi e che puoi accettare l’ipotesi alternativa (H1).
In caso contrario, ossia se il valore p è superiore al valore di significatività predeterminato, ciò implica che i dati non devono essere considerati statisticamente significativi e che l’ipotesi nulla (H0) è confermata. In due parole, se "P" è basso, H0 è smentita.
Le attività utilizzano il valore p per prendere decisioni basate sui dati e sviluppare campagne di marketing o strategie di lancio dei prodotti efficaci.
Comprendere gli errori di tipo I e II
I test delle ipotesi non sono perfetti. Ad esempio, considera il sistema legale: a volte un innocente finisce per sbaglio in prigione mentre il colpevole resta a piede libero. I dati possono anche portare a conclusioni errate.
Tuttavia, ciò che distingue i test delle ipotesi statistiche dal sistema legale è che il quadro di riferimento consente di quantificare e gestire la frequenza con cui i dati portano alla conclusione sbagliata. Esploriamo queste conclusioni errate, che vengono suddivise in tipo I e tipo II.
Tipo I
Questo errore decisionale si verifica quando si rifiuta l’ipotesi nulla (H0) anche se è vera, ossia l’ipotesi nulla viene rifiutata in maniera incorretta. Ciò ha luogo quando si giunge alla conclusione errata che i dati sono significativi, ossia che i risultati non hanno avuto luogo per caso e che esiste una causa.
Errore di tipo I, noto anche come “falso positivo”. Ha un livello di rischio associato noto come alfa (α). Quanto più basso è il livello alfa, tanto minori sono le probabilità di commettere un errore di tipo I. Ad esempio, se definisci un livello alfa di 0,05, puoi ridurre la probabilità di rifiutare un’ipotesi nulla in maniera errata al 5%.
Tipo II
Un errore di tipo II, noto anche come “falso negativo”, è un errore statistico che si verifica quando un analista o un ricercatore non rifiuta un’ipotesi nulla errata. Ossia, l’analista conclude erroneamente che non vi è alcuna differenza significativa tra due gruppi (mentre in realtà esiste una differenza significativa).
Un esempio di errore di tipo II nel mondo degli affari ha luogo quando un team di marketing non rifiuta, in maniera errata, l’ipotesi nulla che il nuovo prodotto non aumenterà le vendite. Il team può commettere questo errore perché non dispone di dati o prove sufficienti a dimostrare che il nuovo prodotto aumenterà le vendite. Il team preserva H0, che è falsa. Il bias nelle scienze statistiche crea inferenze imprecise sulla popolazione.
Scegli le statistiche di prova corrette
Nell’analisi aziendale, è essenziale scegliere la statistica di prova corretta. Test diversi sono adatti a tipi diversi di dati e situazioni. Ti consigliamo di lavorare con un professionista della statistica per selezionare il test statistico corretto.
Esistono due categorie principali di statistiche di prova: i test parametrici e i test non parametrici. I test parametrici si basano su ipotesi relative ai dati, mentre i test non parametrici non fanno ipotesi sui dati. Alcuni dei test utilizzati più spesso sono:
Test Z
Questo test parametrico analizza i dati se la dimensione del campione è piccola e la deviazione standard della popolazione (σ) è nota. Il test determina se due medie di popolazione sono diverse e misura la relazione tra due variabili. I titolari di attività utilizzano questo test per confrontare due medie, calcolare gli intervalli di confidenza e determinare le differenze nelle proporzioni.
Il test Z può essere utilizzato per valutare i dati analitici del sito web e il coinvolgimento allo scopo di prendere decisioni aziendali basate sui dati. Il test prevede il confronto delle metriche del sito web con le metriche medie dei siti web nel settore o di siti web simili.
Il test Z calcola se ci sono differenze significative in termini di traffico sul sito web. I risultati possono aiutare a prendere decisioni in merito a quali sono gli elementi che fanno sì che un certo sito web presenti prestazioni migliori o peggiori rispetto ai concorrenti in termini di coinvolgimento.
Prestando maggiore attenzione a queste informazioni, le attività possono prendere decisioni ben ponderate a un costo ottimizzato che le mette in condizione di ottenere il massimo ritorno sull’investimento.
Test chi quadrato
Il test chi quadrato è un test non parametrico che confronta le variabili categoriali. Questo test determina in che misura dati osservati nella maniera corretta seguono un modello previsto.
Si basa sul confronto di frequenze, o conteggi, di diverse categorie ed è utilizzato in varie applicazioni commerciali per identificare le relazioni tra le variabili. Gli analisti aziendali utilizzano il test chi quadrato per analizzare dati quantitativi e prendere decisioni basate sui dati.
Ad esempio, nella ricerca di mercato può essere utile comprendere il comportamento di acquisto in vari gruppi demografici. I test chi quadrato sono utili anche per la ricerca sul controllo di qualità in quanto consentono alle attività di comprendere le tendenze del servizio clienti e di capire se gli acquirenti ricevono prodotti o servizi soddisfacenti. Puoi utilizzare questo test per misurare il successo dell’email marketing.
T-test a campioni indipendenti
Un t-test a due campioni è un’analisi statistica utilizzata per valutare la differenza tra le medie di due gruppi indipendenti. Entrambi i campioni devono presentare una distribuzione normale e una dimensione inferiore a 30 osservazioni.
Ad esempio, un manager delle risorse umane di un’azienda può aver bisogno di valutare se assumere lavoratori part-time per sostituire i dipendenti full-time avrà un impatto sulla produttività. In questo caso, il manager raccoglie dati sulla produttività di ciascun gruppo per testare tale affermazione. Questo test può essere utilizzato anche negli A/B test tramite email.
T-test a campioni accoppiati
Questo test è anche noto come t-test a campioni dipendenti perché confronta un gruppo con se stesso in vari momenti o in condizioni diverse.
Il test determina se esiste una differenza statisticamente significativa tra i due campioni analizzando se la differenza media tra i due campioni correlati è significativa.
Il t-test a campioni accoppiati viene utilizzato in genere per confrontare le medie di due campioni correlati, ad esempio prima e dopo la formazione dello stesso gruppo di individui oppure in misurazioni ripetute eseguite su un unico gruppo.
Il test aiuta a determinare quanta variazione si è verificata tra le due misurazioni e permette di valutare l’efficacia di un programma di formazione nelle organizzazioni. Il limite dei t-test è che non è possibile utilizzarli per più di due gruppi.
Test ANOVA
Esistono due tipi di analisi della varianza (ANOVA): unidirezionale e bidirezionale. L’analisi della varianza opera sulla base di ipotesi di varianza uguale e distribuzione normale.
Il test ANOVA unidirezionale confronta le medie di tre o più gruppi indipendenti. Questo test prevede il calcolo della varianza tra e all’interno dei gruppi e verifica se le medie dei diversi gruppi sono uguali.
Ad esempio, in uno studio sull’effetto di tre strategie di marketing sulla crescita delle vendite, è possibile utilizzare un test ANOVA unidirezionale per confrontare la crescita media delle vendite per ciascun tipo di strategia.
L’analisi della varianza bidirezionale (nota anche come ANOVA fattoriale) esamina gli effetti principali di due fattori e le loro interazioni su una variabile di esito. Il test determina se esiste un’interazione tra due variabili indipendenti e come queste influiscono su una variabile dipendente.
Con il test ANOVA bidirezionale, gli effetti principali sono la differenza principale tra i livelli di ciascuna variabile indipendente e le interazioni sono le differenze tra gli effetti principali.
Il test ANOVA bidirezionale viene utilizzato nel mondo degli affari per analizzare gli effetti e le interazioni principali di due fattori che influiscono su un determinato risultato aziendale.
Ad esempio, un’attività può voler valutare l’effetto principale del prezzo e della promozione sulle vendite. L’effetto principale del prezzo misura la differenza nelle vendite medie per prezzi diversi, mentre l’effetto principale della promozione misura la differenza nelle vendite medie per le diverse attività promozionali.
L’interazione tra prezzo e promozione misura la differenza nelle vendite quando sono presenti entrambe le variabili indipendenti (prezzo e promozione). Il test ANOVA bidirezionale aiuta le attività a comprendere l’interazione di diversi fattori e il loro impatto sui profitti dell’azienda.
La scelta della statistica di test corretta è essenziale per ottenere risultati accurati. La selezione di un test statistico idoneo dipende dal tipo di dati, dagli obiettivi della tua analisi e del quesito a cui vuoi rispondere.
Lavorare con Mailchimp ti aiuta a determinare quali test sono più appropriati per il tuo progetto e a garantire che i tuoi risultati siano affidabili.
Come interpretare e comunicare i risultati
Interpretare e comunicare i risultati è un elemento cruciale di qualsiasi analisi aziendale. Questo passaggio aiuta i responsabili del processo decisionale a comprendere i dati e come utilizzarli per favorire il successo dell’azienda.
Quando si interpretano i risultati, devi comprendere le misure statistiche utilizzate e i loro limiti. Spiega eventuali ipotesi fatte durante l’esecuzione dei test e in che modo queste possono aver influito sui risultati. Devi fornire sempre una spiegazione chiara e concisa dei risultati dei test, compresa la loro significatività o insignificanza statistica.
Utilizza strumenti di comunicazione precisi come i grafici per aiutare i responsabili del processo decisionale a comprendere i dati. In questo modo, i responsabili del processo decisionale possono ottenere rapidamente informazioni significative dai dati. Evita un’interpretazione eccessiva dei risultati per consentire ai responsabili del processo decisionale di sviluppare punti di vista basati sulle loro operazioni aziendali.
Sfrutta la significatività statistica per decisioni più basate sui dati
La statistica svolge un ruolo fondamentale nell’analisi aziendale. Comprendere i valori p e le loro interpretazioni è essenziale per prendere decisioni basate sui dati.
La scelta della statistica di test corretta e la comprensione degli errori di tipo I e di tipo II aiutano le attività a preservare la precisione nelle loro analisi. Inoltre, è essenziale comprendere come interpretare e presentare chiaramente i risultati in modo da aiutare i responsabili del processo decisionale a trarre informazioni significative dai dati.
Seguendo questi passaggi, le attività possono prendere decisioni valide che le mettono in condizione di ottenere il massimo ritorno sugli investimenti.
Mailchimp fornisce vari strumenti e servizi che aiutano le attività a prendere decisioni più informate. Lo strumento predittivo dei dati analitici di Mailchimp può aiutarti a prevedere i comportamenti dei clienti, come ad esempio le tendenze di coinvolgimento, i cicli di acquisto e altro ancora. Con Mailchimp, puoi sfruttare la significatività statistica per comprendere la tua base di clienti e sviluppare prodotti e servizi migliori che soddisfino le loro esigenze.