{"id":7672,"date":"2023-02-03T12:13:18","date_gmt":"2023-02-03T12:13:18","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.wpengine.com\/influencers-please-dont-mess-with-statistics\/"},"modified":"2023-07-19T11:08:42","modified_gmt":"2023-07-19T11:08:42","slug":"influencers-por-favor-no-os-metais-con-las-estadisticas","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/es\/nuestro-blog\/influencers-por-favor-no-os-metais-con-las-estadisticas\/","title":{"rendered":"Influencers, por favor, \u00a1no os met\u00e1is con las estad\u00edsticas!"},"content":{"rendered":"
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Influencers, por favor, \u00a1no os met\u00e1is con las estad\u00edsticas!Art\u00edculo<\/strong> <\/h1>\r\n
30 de Noviembre, 2022 – Influencers, por favor, \u00a1no os met\u00e1is con las estad\u00edsticas! <\/div>
\r\n Quiero ver una demo<\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Un reciente intercambio de posts con los influencers l\u00edquidos habituales de CX (l\u00edquidos parafraseando a Zygmunt Bauman) me lleva a escribir este breve art\u00edculo con la esperanza de poder iluminar por fin a estas mentes pensantes de la CX.<\/p>\n

Importante: lo que voy a escribir no son mis conclusiones, sino hechos cient\u00edficamente probados a partir de estudios acad\u00e9micos que comenzaron en el siglo XIX y se han desarrollado hasta nuestros d\u00edas.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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La pregunta era sencilla, y la respuesta era igualmente obvia desde el punto de vista estad\u00edstico y matem\u00e1tico: \u00bfpodemos asignar un valor a los que no responden en una encuesta?<\/strong> En el debate, dado que se trataba de una encuesta NPS, se hab\u00eda hablado de asignar arbitrariamente el valor de los detractores para influir negativamente en el resultado observado.<\/p>\n

La realidad era mucho m\u00e1s sencilla: habiendo recogido 100 entrevistas de un total de 500 clientes, podemos decir que n=100 (la muestra observada) y N=500 (toda la poblaci\u00f3n), por lo que la media estimada en la muestra puede variar en +\/- 8,77%. Dado que se trata de un NPS, el margen es a\u00fan mayor porque lo m\u00e1s probable es que estemos tratando con una distribuci\u00f3n no normal. (v\u00e9ase mi art\u00edculo)<\/p>\n

La misma l\u00f3gica que me lleva a ese margen de error del 8,77% me dice que, para un nivel de confianza del 95%, necesitar\u00e9 una muestra de 218 entrevistas para un margen de error del 4,99%. Pero, \u00bfc\u00f3mo llegamos a este margen de error? \u00bfQu\u00e9 es la l\u00f3gica estad\u00edstica y matem\u00e1tica? Intentar\u00e9 explicarlo sin f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas, en texto llano para gente de negocios.<\/p>\n

Muestreo estad\u00edstico e inferencia estad\u00edstica<\/strong><\/p>\n

El muestreo estad\u00edstico (que se basa en la teor\u00eda de la muestra o “teor\u00eda del muestreo”) es la base de la inferencia estad\u00edstica, dividida en dos grandes cap\u00edtulos: la teor\u00eda de la estimaci\u00f3n y los tests de hip\u00f3tesis. Concretamente, se dice que una encuesta es muestral cuando sirve para hacer inferencias, es decir, para inferir informaci\u00f3n sobre toda la poblaci\u00f3n a partir de la propia muestra.<\/p>\n

La \u00faltima frase es significativa, y explica la importancia de la propia muestra: el objetivo final es seleccionar un subgrupo de la poblaci\u00f3n total para que sea representativo de toda la poblaci\u00f3n. As\u00ed podr\u00edamos tratar los resultados del subconjunto como v\u00e1lidos para toda la poblaci\u00f3n.<\/p>\n

Es obvio. No, hace poco particip\u00e9 en una conversaci\u00f3n en LinkedIn en la que la gente quer\u00eda asignar valores arbitrarios a quienes no respond\u00edan a una encuesta de NPS. A los que no respondieron no se les puede dar simplemente una respuesta por defecto. En la misma l\u00ednea, \u00bfpor qu\u00e9 construir y distribuir una encuesta? Utiliza PhotoShop y crea un cuadro de mando con los resultados que te gusten. De todas formas est\u00e1s insultando tanto a la estad\u00edstica como a las matem\u00e1ticas. Si quieres hacerlo, \u00a1atr\u00e9vete a hacerlo del todo! Ser\u00eda como decir: He preguntado a una muestra de la poblaci\u00f3n por su altura para averiguar la estatura media de las personas; y a los que no han contestado les atrubimos arbitrariamente una talla de 190 cm (\u00a1!). \u00bfSe entiende por qu\u00e9 esto no funciona?<\/p>\n

Lo que he descrito, para ser precisos, es el procedimiento por el que se inducen las caracter\u00edsticas de una poblaci\u00f3n a partir de la observaci\u00f3n de una parte de ella (muestra); se denomina inferencia estad\u00edstica y se origin\u00f3 a mediados del siglo XIX a partir de los estudios de Fisher y Pearson. Tambi\u00e9n se denomina inferencia cl\u00e1sica para distinguirla de la inferencia bayesiana, basada en el teorema de Bayes.<\/p>\n

El error en la muestra y sus consecuencias<\/strong><\/p>\n

Debemos responder a dos preguntas principales analizando los resultados de un estudio de un subgrupo de toda la poblaci\u00f3n:<\/p>\n

1. \u00bfCrees que el resultado obtenido del subgrupo es aleatorio, o seguir\u00e1 siendo el mismo si se repite? (\u00bfEs la confianza o es el resultado significativo?)
\n2. No confundir “significaci\u00f3n estad\u00edstica” con “importancia”.<\/p>\n

No confundir “significaci\u00f3n estad\u00edstica” con “importancia”.<\/strong><\/p>\n

Significativo en estad\u00edstica significa que el resultado observado no se debe al mero azar con un determinado nivel de confianza y que si se repite n veces la observaci\u00f3n en otros subgrupos de la poblaci\u00f3n, obtendremos el mismo resultado. Nada que ver con la significaci\u00f3n del resultado.<\/p>\n

No entrar\u00e9 en los detalles del c\u00e1lculo. S\u00f3lo s\u00e9 que este tipo de an\u00e1lisis fue propuesto por Fisher y se basa en la idea com\u00fan de que podemos aceptar una proporci\u00f3n de 1\/20 (alfa 0,05). Generalmente, el resultado no es debido a la casualidad en el 95% de los casos.<\/p>\n

En otras palabras, si se establece este umbral, estamos diciendo que para el estudio est\u00e1 bien que una de cada 20 veces, la diferencia observada pueda deberse \u00fanicamente al azar. El umbral podr\u00eda elevarse a valores m\u00e1s altos (por ejemplo, 0,01). Para estar seguros al 100%, entonces deber\u00edamos encuestar claramente a toda la poblaci\u00f3n.<\/p>\n

En pocas palabras, cuando decimos que un resultado es significativo, significa simplemente que no es fruto del azar, aceptando un margen de error (com\u00fanmente 0,05). Si repetimos el mismo estudio con una muestra de la misma poblaci\u00f3n pero diferente de la primera, en el 95% de los casos obtendremos el mismo resultado.<\/p>\n

Pero, \u00bfes realmente representativa la muestra?<\/strong><\/p>\n

Este es el \u00e1mbito operativo de la estad\u00edstica inferencial, que tiene por objeto la inducci\u00f3n probabil\u00edstica de las caracter\u00edsticas desconocidas de una poblaci\u00f3n. Es decir, se ocupa de resolver el llamado problema inverso: a partir de observaciones realizadas sobre una muestra de unidades representativas de toda la poblaci\u00f3n y seleccionadas por procedimientos dados, llegar a conclusiones generalizables (inferencia), dentro de unos niveles dados de probabilidad de error, al conjunto de la misma poblaci\u00f3n. En la estad\u00edstica inferencial subyacen la teor\u00eda de la probabilidad y la teor\u00eda de la muestra.<\/p>\n

De forma muy simplista, dada la media observada en la muestra, se intentar\u00e1 calcular la diferencia con la media real de toda la poblaci\u00f3n estimando el margen de error. Se determinar\u00e1 el error de muestreo, que es la medida de la fiabilidad de la muestra.<\/p>\n

Existe una regla sencilla: cuanto mayor sea la muestra, m\u00e1s representativa tender\u00e1 a ser del conjunto de la poblaci\u00f3n. Sin embargo, esto tambi\u00e9n depende de otros factores. Por ejemplo, cuanta m\u00e1s variabilidad de elementos haya en las personas, mayor tendr\u00e1 que ser la muestra.<\/p>\n

He aqu\u00ed tres t\u00e9rminos clave<\/strong> que deber\u00e1s comprender para calcular el tama\u00f1o de la muestra y ponerlo en contexto:<\/p>\n

Tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n –<\/strong>N\u00famero total de personas del grupo que se intenta analizar. Si se toma una muestra aleatoria de personas en Estados Unidos, la poblaci\u00f3n ser\u00e1 de unos 317 millones. Del mismo modo, si la encuesta se refiere a tu empresa, el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n ser\u00e1 el n\u00famero total de empleados.<\/p>\n

El margen de error –<\/strong> Un porcentaje que indica la probabilidad de que los resultados de la encuesta reflejen las opiniones de la poblaci\u00f3n total. Cuanto menor sea el margen de error, mayor ser\u00e1 la probabilidad de obtener la respuesta correcta con un nivel de confianza determinado.<\/p>\n

Nivel de confianza de la muestra –<\/strong> Porcentaje que revela el grado de confianza que se puede tener en que la poblaci\u00f3n elegir\u00eda una respuesta dentro de un intervalo determinado. Por ejemplo, un nivel de confianza del 95% significa que podemos estar seguros en un 95% de que los resultados se encuentran entre los n\u00fameros x e y.<\/p>\n

Varias webs ofrecen c\u00e1lculos gratuitos del tama\u00f1o de la muestra en funci\u00f3n de diversos par\u00e1metros. Basta con buscar en Google “calculadora del tama\u00f1o de la muestra”, y tendr\u00e1s una lista de sitios web que ofrecen esta posibilidad.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, la estad\u00edstica es una ciencia exacta. No se trata de interpretaciones personales, sino de conceptos matem\u00e1ticos precisos. Leer comentarios como: “\u00bfQu\u00e9 valor damos a los no encuestados?”. O, peor a\u00fan: “No presentamos los valores de los m\u00e1rgenes de error porque aburren a quienes escuchan los resultados de la encuesta”. se ajustan perfectamente a la calidad del debate que pseudoinfluencers y gur\u00fas est\u00e1n aportando a la experiencia de cliente: pr\u00e1cticamente cercana a cero, con un escaso margen de error y un 99,9% de confianza.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n

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\r\n Influencers, por favor, \u00a1no os met\u00e1is con las estad\u00edsticas! <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Autor:
\nFederico Cesconi<\/h5>\n

Lee el ar\u00edculo en LinkedIn<\/a><\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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