Aqui estão três razões pelas quais entender a significância estatística é essencial para tomar decisões com base em dados nas empresas:
Ela ajuda a identificar padrões e correlações
Alguns relacionamentos acontecem por acaso, enquanto outros têm uma causa subjacente. Uma melhor compreensão desse conceito permite que os proprietários de empresas separem meras correlações de relacionamentos significativos e analisem os dados com mais precisão.
Ela facilita previsões
Com a ajuda da significância estatística, as empresas podem entender melhor seus dados e criar previsões confiáveis para as necessidades dos clientes ou tendências de mercado. Isso ajuda a planejar, tomar as decisões certas e se preparar para possíveis mudanças.
Ela reduz a chance de erros caros
A significância estatística é essencial para evitar erros caros que surgem de uma interpretação incorreta, levando a inferências erradas. Isso pode ser benéfico para alcançar o sucesso de uma campanha de marketing dentro do orçamento.
Fundamentos da significância estatística
O teste de hipóteses é um pilar da análise estatística e da mineração de dados. É um processo usado para avaliar um conjunto de suposições sobre uma população com base nas amostras coletadas. Ele é útil para as empresas porque fornece informações para estratégias futuras.
O objetivo do teste de hipóteses é determinar se a hipótese nula é verdadeira ou se os dados têm significância estatística. A hipótese nula (H0) é uma suposição de nenhuma alteração ou nenhum efeito. A hipótese alternativa (H1) é uma suposição de alteração ou efeito.
A realização de um teste estatístico para calcular a probabilidade de que exista um efeito determina qual hipótese é verdadeira. Você deve aceitar a hipótese alternativa se a probabilidade de uma alteração ou efeito for inferior a um nível limite predeterminado (geralmente, 5%).
O teste de hipóteses permite uma melhor tomada de decisão. As empresas podem determinar a eficácia de estratégias potenciais antes de investir nelas. Elas podem avaliar os riscos e recompensas associados a diferentes ações e tomar decisões mais informadas sobre a melhor forma de avançar.
Além disso, testar hipóteses mede a validade e a confiabilidade dos resultados de negócios. Você pode identificar quaisquer falhas em um estudo e determinar a precisão de seus resultados. Isso ajuda você a tomar decisões com base em informações confiáveis e fatos confirmados.
O que é valor p e alfa?
O valor de p é um valor numérico usado para determinar a probabilidade de que os resultados de um experimento se devam ao acaso. Também é conhecido como valor de probabilidade. Seu cálculo depende dos dados observados e dos resultados esperados da hipótese nula.
Um valor de p baixo (geralmente inferior a 0,05) significa que é improvável que os resultados observados se devam ao acaso, e a hipótese alternativa é aceita (considerada estatisticamente significativa). Por outro lado, quando o valor de p é alto (superior a 0,05), você retém a hipótese nula, sugerindo que os resultados observados provavelmente se devam ao acaso.
Alfa (α) é um termo estatístico usado como limite para determinar se a hipótese nula deve ser rejeitada. É um nível predeterminado de significância usado no teste de hipóteses e determina o risco de tomar uma decisão incorreta.
Por exemplo, se o nível de significância for de 5% (alfa = 0,05), então há uma chance de 5% de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Em outras palavras, o pesquisador aceitará a hipótese alternativa se houver menos de 5% de probabilidade de obter os resultados observados devido ao acaso.
Os analistas de negócios podem obter o valor de p das tabelas estatísticas dependendo do tipo de distribuição. Eles também podem obtê-lo usando funções do Excel e outros pacotes estatísticos, como SPSS e R.
Depois de obter o valor de p, use-o para decidir se seus dados são significativos, comparando-os com o nível de significância (alfa). Quando o valor de p é menor do que o valor significativo predeterminado, isso sugere que os dados são significativos e você pode aceitar a hipótese alternativa (H1).
Caso contrário, se o valor de p for maior do que o valor significativo predeterminado, isso implica que os dados não são considerados estatisticamente significativos e você retém a hipótese nula (H0). Um ditado comum afirma que se "P" for baixo, a H0 deve ser rejeitada.
As empresas usam um valor de p para tomar decisões com base em dados e desenvolver campanhas de marketing consistentes ou estratégias de lançamento de produtos.
Entendendo erros tipo I e tipo II
Testes de hipóteses não são perfeitos. Pense em como o sistema jurídico funciona: às vezes, pessoas inocentes são presas por engano e o culpado escapa. Os dados também podem levar a conclusões erradas.
No entanto, o que diferencia os testes de hipóteses estatísticas de um sistema jurídico é que a estrutura permite quantificar e gerenciar a frequência com que os dados nos levam à conclusão errada. Vamos explorar essas conclusões errôneas; erros tipo I e tipo II.
Tipo I
Este erro de decisão ocorre quando você rejeita a hipótese nula (H0), mesmo que seja verdadeira — você rejeita falsamente a hipótese nula. Isso acontece quando você toma uma conclusão errada de que os dados são significativos, ou seja, os resultados não ocorreram ao acaso e há uma causa.
Erro tipo I, também conhecido como "falso positivo". Ele tem um nível de risco associado conhecido como nível alfa (α). Quanto menor o nível alfa, menores as chances de cometer um erro do tipo I. Por exemplo, definir um nível alfa de 0,05 reduzirá as chances de rejeitar falsamente uma hipótese nula para 5%.
Tipo II
Um erro tipo II, também conhecido como falso negativo, é um erro estatístico que ocorre quando um analista ou pesquisador não rejeita uma hipótese nula falsa. É quando o analista conclui incorretamente que não há diferença significativa entre dois grupos (quando na realidade, há uma diferença significativa).
Um exemplo de erro tipo II nos negócios é quando uma equipe de marketing não rejeita a hipótese nula de que seu novo produto não aumentará as vendas, enquanto, de fato, ele aumentará as vendas. A equipe pode cometer esse erro porque não tem dados ou evidências suficientes para provar que o novo produto aumentará as vendas. Eles mantiveram H0, o que era falso. O viés nas estatísticas resulta em conclusões imprecisas sobre a população.
Escolha o teste estatístico correto
Na análise de negócios, é essencial escolher o teste estatístico certo. Testes diferentes são adequados a diferentes tipos de dados e situações. É aconselhável trabalhar com um estatístico profissional para selecionar o teste estatístico correto.
Há duas categorias principais de testes estatísticos: testes paramétricos e não paramétricos. Os testes paramétricos se baseiam em suposições sobre os dados, enquanto os testes não paramétricos não fazem suposições sobre os dados. Alguns dos testes comumente usados são:
Teste Z
Este teste paramétrico analisa dados quando o tamanho da amostra é pequeno e o desvio padrão da população (σ) é conhecido. Ele determina se duas médias populacionais são diferentes e mede a relação entre duas variáveis. Os empresários o usam para comparar dois meios, calcular intervalos de confiança e determinar diferenças nas proporções.
O teste Z pode ser usado para avaliar análises e envolvimentos de sites para tomar decisões de negócios com base em dados. Ele envolve a comparação de métricas do site com métricas médias do setor ou sites semelhantes.
O teste Z calculará se há diferenças significativas no tráfego do site. Os resultados podem ajudar a informar os tomadores de decisão sobre o que coloca seu site acima ou abaixo de outros concorrentes em termos de envolvimento do site.
Ao ampliar esses detalhes, as empresas podem tomar decisões bem informadas a um custo otimizado que promete o máximo retorno sobre o investimento.
Teste qui-quadrado
Um teste qui-quadrado é um teste não paramétrico que compara variáveis categóricas. Ele determina como dados bem observados se encaixam em um padrão esperado.
Ele se baseia na comparação de frequências, ou contagens, de diferentes categorias e é usado em várias aplicações de negócios para identificar relacionamentos entre variáveis. Os analistas de negócios usam um teste qui-quadrado para analisar dados quantitativos e tomar decisões com base em dados.
Por exemplo, pode ser útil na pesquisa de mercado entender o comportamento de compra em vários grupos demográficos. Os testes qui-quadrado também são úteis para a pesquisa de garantia de qualidade, permitindo que as empresas entendam as tendências de atendimento ao cliente e se os compradores recebem produtos ou serviços satisfatórios. Você pode usar este teste para medir o sucesso do marketing por e-mail.
Teste t independente
Um teste t de duas amostras é uma análise estatística usada para avaliar a diferença entre as médias de dois grupos independentes. Ambas as amostras devem ser normalmente distribuídas e ter um tamanho de amostra inferior a 30 observações.
Por exemplo, um gerente de recursos humanos da empresa pode querer determinar se a contratação de trabalhadores de meio período para substituir funcionários em tempo integral afetará a produtividade. Nesse caso, o gerente coletará dados sobre a produtividade de cada grupo para testar as hipóteses. O teste também pode ser usado em testes A/B por e-mail.
Teste t pareado
Também é conhecido como um teste t de amostra dependente porque compara um grupo contra si mesmo em diferentes pontos no tempo ou sob diferentes condições.
Ele determina se há uma diferença estatisticamente significativa entre as duas amostras, testando se a diferença média entre as duas amostras relacionadas é significativa.
O teste t pareado é mais comumente usado para comparar as médias de duas amostras relacionadas, como antes e depois do treinamento no mesmo grupo de indivíduos ou medições repetidas feitas a partir de um único grupo.
Ele ajuda a determinar a mudança que ocorreu entre as duas medições. Ele pode avaliar a eficácia de um programa de treinamento nas organizações. A limitação dos testes t é que você não pode usá-los para mais de dois grupos.
Teste ANOVA
Há dois tipos de testes de análise de variância (ANOVA): ANOVA unidirecional e ANOVA bidirecional. A análise de variância opera sob suposições de variância igual e distribuição normal.
A ANOVA unidirecional compara as médias de três ou mais grupos independentes. Ela envolve o cálculo da variância entre e dentro dos grupos. Ela testa se as médias de diferentes grupos são iguais.
Por exemplo, em um estudo do efeito de três estratégias de marketing no crescimento de vendas, uma ANOVA unidirecional pode ser usada para comparar o crescimento médio de vendas para cada tipo de estratégia.
A análise bidirecional da variância (também conhecida como ANOVA fatorial) examina os principais efeitos de dois fatores e suas interações em uma variável de resultado. Ela determina se há uma interação entre duas variáveis independentes e como elas afetam uma variável dependente.
Com a ANOVA bidirecional, os efeitos principais são a principal diferença entre os níveis de cada variável independente e as interações são as diferenças entre os efeitos principais.
A ANOVA bidirecional é usada nos negócios para analisar os principais efeitos e interações de dois fatores que afetam um resultado comercial específico.
Por exemplo, uma empresa pode querer avaliar o principal efeito do preço e da promoção nas vendas. O principal efeito do preço mediria a diferença nas vendas médias para diferentes preços, e o principal efeito da promoção mediria a diferença nas vendas médias para diferentes atividades promocionais.
A interação entre preço e promoção mediria a diferença nas vendas quando ambas as variáveis independentes (preço e promoção) estão em jogo. A ANOVA bidirecional ajuda as empresas a entender como diferentes fatores interagem e seu impacto nos resultados da empresa.
Escolher o teste estatístico correto é essencial para obter resultados precisos. A seleção de um teste estatístico adequado depende do tipo dos dados, dos objetivos da sua análise e da pergunta de pesquisa que você deseja responder.
Trabalhar com a Mailchimp pode ajudar você a determinar quais testes são mais apropriados para o seu projeto e garantir que os seus resultados sejam confiáveis.
Como interpretar resultados e comunicar descobertas
Interpretar resultados e comunicar descobertas é a parte mais crucial de qualquer análise de negócios. Isso ajuda os tomadores de decisão a entender os dados e como eles podem usá-los para fazer os negócios avançarem.
Ao interpretar os resultados, entenda as medidas estatísticas usadas e suas limitações. Explique quaisquer suposições feitas ao realizar os testes e como elas podem ter afetado os resultados. Você deve sempre fornecer uma explicação nítida e concisa dos resultados dos testes, incluindo o quão estatisticamente significativos ou insignificantes eles são.
Use ferramentas de comunicação precisas, como gráficos, para ajudar os tomadores de decisão a entender os dados. Dessa forma, eles podem extrair rapidamente informações significativas dos dados. Evite a interpretação excessiva dos resultados para permitir que os tomadores de decisão desenvolvam percepções com base em suas operações de negócios.
Utilize a significância estatística para decisões mais orientadas por dados
As estatísticas desempenham um papel vital na análise de negócios. Compreender os valores de p e suas interpretações é essencial para tomar decisões com base em dados.
Escolher a estatística de teste correta e entender os erros tipo I e tipo II ajudará as empresas a manterem a precisão em suas análises. Também é essencial entender como interpretar e apresentar as descobertas nitidamente para ajudar os tomadores de decisão a extrair percepções significativas dos dados.
Ao seguir essas etapas, as empresas podem tomar decisões consistentes que prometem o máximo retorno sobre o investimento.
A Mailchimp oferece várias ferramentas e serviços para ajudar as empresas a tomarem decisões mais informadas. A ferramenta de análise preditiva da Mailchimp pode ajudar você a prever os comportamentos dos clientes, como tendências de envolvimento, ciclos de compra e muito mais. Com a Mailchimp, você pode aproveitar a significância estatística para entender sua base de clientes e desenvolver melhores produtos e serviços que atendam às necessidades deles.