As decisões de negócios e campanhas de marketing já não podem ser baseadas em meras suposições. O mundo competitivo e orientado por dados atual exige uma abordagem analítica.
Empresas de todos os tamanhos, pequenas, médias e grandes, devem se esforçar para basear suas decisões em estatísticas confiáveis. Mas pode ser desafiador entender como, quando e qual teste estatístico é apropriado em uma determinada situação.
As decisões baseadas em pesquisa de mercado e feedback do cliente podem ser a chave para mais vendas e crescimento, mas você já se perguntou o que é significância estatística e como ela é considerada em toda essa análise de dados?
Se a frase “significância estatística” já fez com que você se sinta perdido ou confuso, respire fundo. Vamos ajudar você no complexo mundo das estatísticas enquanto exploramos como determinar a significância estatística e o que significa quando algo é estatisticamente significativo.
Os proprietários de empresas podem se ver presos em uma discussão com os membros da equipe sobre se os resultados de um experimento são significativos. Ou pior, olhar sem entender um relatório estatístico complexo e não saber o que significa?
Este guia abrangente explorará a significância estatística, explicará sua importância nas decisões de marketing orientadas por dados e discutirá os vários testes usados na análise de dados. Também explicará os tipos de erros e como usar os valores-P na tomada de decisões.
Continue lendo para obter os detalhes práticos sobre como compreender e aplicar medidas de significância estatística para tomar decisões comerciais mais inteligentes. Não demorará muito para que você consiga calcular e interpretar as estatísticas como um profissional.
O que é significância estatística?
A significância estatística mede a probabilidade de que os resultados observados se devam a algo diferente do acaso. Trata-se da afirmação de que os resultados são consequência de uma causa específica.
A significância estatística ajuda a responder a perguntas como: a diferença média observada entre os grupos é devida ao acaso? Ou esses resultados foram causados por um fator específico?
Permite determinar se os dados obtidos confirmam ou rejeitam uma hipótese ou afirmação. Para medir a significância estatística, os pesquisadores usam uma estatística de teste. Uma estatística de teste é um valor numérico que compara os resultados de um estudo (amostra) com o que você esperaria se a afirmação fosse verdadeira.
Aqui estão três razões pelas quais entender a importância estatística é essencial para tomar decisões baseadas em dados nas empresas:
Ajuda a identificar padrões e correlações
Alguns relacionamentos são por acaso, enquanto outros têm uma causa subjacente. Melhor compreensão desse conceito permite que os donos de negócios separem meras correlações de relacionamentos significativos e analisem os dados com mais precisão.
Facilita a previsão
Com a ajuda da significância estatística, as empresas podem entender melhor seus dados e criar previsões confiáveis para as necessidades dos clientes ou as tendências do mercado. Isso os ajuda a planejar, tomar as decisões certas e se preparar para possíveis mudanças.
Reduz a chance de erros dispendiosos
A significância estatística é essencial para evitar erros graves que surgem de uma interpretação incorreta, levando a inferências erradas. Isso pode ser benéfico para alcançar uma campanha de marketing bem-sucedida dentro do orçamento.
Fundamentos da significância estatística
O teste de hipóteses é um pilar fundamental da análise estatística e da mineração de dados. É um processo usado para avaliar um conjunto de suposições sobre uma população com base em amostras coletadas. É útil para empresas porque fornece insights sobre estratégias futuras.
O objetivo do teste de hipótese é determinar se a hipótese nula é verdadeira ou se os dados têm significância estatística. A hipótese nula (H0) é uma suposição de nenhuma mudança ou nenhum efeito. A hipótese alternativa (H1) é uma suposição de mudança ou efeito.
A realização de um teste estatístico para calcular a probabilidade de que um efeito exista determina qual hipótese é verdadeira. Você deve aceitar a hipótese alternativa se a probabilidade de uma mudança ou efeito for menor do que um nível de limite predeterminado (geralmente 5%).
O teste de hipóteses possibilita uma tomada de decisão mais eficaz. 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 seguir em frente.
Além disso, testar hipóteses mede a validade e a confiabilidade dos resultados comerciais. Você pode identificar quaisquer falhas em um estudo e determinar a precisão de seus resultados. Ajuda você a tomar decisões com base em informações confiáveis e fatos confirmados.
O que é valor de p e alfa?
O valor de p é um valor numérico usado para determinar a probabilidade de que os resultados de um experimento sejam devidos ao acaso. Também é conhecido como o valor da 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 (maior que 0,05), você retém a hipótese nula, sugerindo que os resultados observados provavelmente se devem ao acaso.
Alfa (α) é um termo estatístico usado como um limite para determinar se a hipótese nula deve ser rejeitada. É um nível predeterminado de significância utilizado no teste de hipóteses e determina o risco de tomada de decisão incorreta.
Por exemplo, se o nível de significância for de 5% (alfa = 0,05), então há 5% de chance de rejeitar a hipótese nula quando ela for 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.
Como usar um valor-p para tomar decisões informadas
Os analistas de negócios podem obter o valor-chave das tabelas estatísticas, dependendo do tipo de distribuição. Podem também obtê-los usando funções do Excel e outros pacotes estatísticos, como SPRS e R.
Depois de obter o valor p, use-o para decidir se seus dados são significativos, comparando-os com o nível de significância (alfa). Quando o valor p é menor 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 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" é baixo, então H0 deve desaparecer.
As empresas usam um valor-p para tomar decisões baseadas em dados e desenvolver campanhas de marketing sólidas ou estratégias de lançamento de produtos.
Compreendendo os erros do tipo I e tipo II
Os testes de hipóteses não são perfeitos. Considere como o sistema jurídico funciona: às vezes, pessoas inocentes são presas injustamente e os culpados saem impunes. Os dados também podem levar a conclusões errôneas.
No entanto, o que diferencia os testes estatísticos de hipóteses de um sistema legal 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 do tipo I e tipo II.
Tipo I
Esse erro de decisão ocorre quando você rejeita a hipótese nula (H0), mesmo sendo verdadeira — você rejeita falsamente a hipótese nula. Isso acontece quando você tira uma conclusão errada de que os dados são significativos, o que significa que os resultados não ocorrem por acaso, e há uma causa.
Erro tipo I, também conhecido como "Falso Positivo". Há um nível de risco associado conhecido como nível alfa (α). Quanto mais baixo o nível alfa, menores suas 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, existe uma diferença significativa).
Um exemplo de erro do tipo II nos negócios é quando uma equipe de marketing não rejeita a hipótese nula de que seu novo produto não aumentará as vendas, quando, na verdade, 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, que era falsa. Viés nas estatísticas fornece inferências imprecisas sobre a população.
Escolha as estatísticas de teste corretas
Na análise de negócios, é essencial que você escolha a estatística de teste correta. Diferentes testes 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 estatísticas de teste: testes paramétricos e não paramétricos. Os testes paramétricos são baseados em suposições sobre os dados, enquanto os testes não paramétricos não fazem suposições sobre os dados. Alguns dos testes comumente usados são:
Teste Z
Esse teste paramétrico analisa os 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 proprietários de empresas o utilizam para comparar duas médias, calcular intervalos de confiança e determinar diferenças em proporções.
O Z-test pode ser usado para avaliar análises e engajamentos de sites para tomar decisões comerciais baseadas em dados. Envolve a comparação das métricas do site com as métricas médias do setor ou de sites semelhantes.
O teste Z calculará se há diferenças significativas no tráfego do site. As descobertas 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 categorizadas. Ela determina o quão bem os dados observados se encaixam em um padrão esperado.
Baseia-se na comparação de frequências, ou contagens, de diferentes categorias e é usado em várias aplicações de negócios para identificar relações entre variáveis. Os analistas de negócios usam um teste de qui-quadrado para analisar dados quantitativos e tomar decisões orientadas por dados.
Por exemplo, pode ser útil em pesquisas de mercado para entender o comportamento de compra de vários grupos demográficos. Os testes qui-quadrado também são úteis para pesquisas 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 de uma 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 sua reivindicação. O teste também pode ser utilizado em testes A/B de e-mail.
Teste t pareado
Também é conhecido como um teste-t de amostra dependente porque compara um grupo com ele mesmo em diferentes pontos no tempo ou sob diferentes condições.
Ele determina se há uma diferença estatisticamente significativa entre as duas amostras test ando 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 em um único grupo.
Ajuda a determinar quanta mudança ocorreu entre as duas medidas. Pode avaliar a eficácia de um programa de treinamento em 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. 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 das vendas, uma Anova unidirecional pode ser usada para comparar o crescimento médio de vendas para cada tipo de estratégia.
A análise de variância bidirecional (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 principais efeitos 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 determinado resultado de negócios.
Por exemplo, uma empresa pode querer avaliar o efeito principal do preço e da promoção nas vendas. O efeito principal do preço mediria a diferença nas vendas médias para diferentes preços, e o efeito principal 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 financeiros da empresa.
Escolher a estatística de teste correta é essencial para resultados precisos. A seleção de um teste estatístico adequado depende do tipo de dados, dos objetivos de sua análise e da pergunta de pesquisa que você deseja responder.
Trabalhar com o Mailchimp pode ajudá-lo a determinar quais testes são mais apropriados para o seu projeto e garantir que seus resultados sejam confiáveis.
Como interpretar os resultados e comunicar as descobertas
Interpretar os resultados e comunicar as descobertas é a parte mais crucial de qualquer análise de negócios. Ele ajuda os tomadores de decisão a entender os dados e como eles podem usá-los para impulsionar os negócios.
Ao interpretar os resultados, entenda as medidas estatísticas usadas e suas limitações. Explique todas as suposições feitas na realização dos testes e como elas podem ter afetado os resultados. Você deve sempre fornecer uma explicação clara e concisa dos resultados dos testes, incluindo o quão estatisticamente significativos ou insignificantes eles são.
Use ferramentas de comunicação precisas, como tabelas e gráficos, para ajudar os tomadores de decisão a entender os dados. Dessa forma, eles podem rapidamente extrair insights significativos dos dados. Evite a interpretação excessiva dos resultados para permitir que os tomadores de decisão desenvolvam insights com base em suas operações comerciais.
Aproveite a significância estatística para tomar decisões mais baseadas em dados
As estatísticas desempenham um papel vital na análise de negócios. Conhecer os valores de p e suas interpretações é essencial para tomar decisões orientadas por dados.
Escolher a estatística de teste correta e entender os erros do tipo I e do tipo II ajudarão as empresas a manter a precisão em suas análises. Também é essencial entender como interpretar e apresentar as descobertas com clareza para ajudar os tomadores de decisão a extrair insights significativos dos dados.
Seguindo essas etapas, as empresas podem tomar decisões sólidas que prometem o máximo de retorno sobre o investimento.
O Mailchimp fornece várias ferramentas e serviços para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas. A ferramenta de análise preditiva do Mailchimp pode ajudá-lo a prever o comportamento do cliente, como tendências de engajamento, ciclos de compra e muito mais. Com o Mailchimp, você pode aproveitar a significância estatística para entender sua base de clientes e desenvolver melhores produtos e serviços que atendam às suas necessidades.