Los datos se han considerado como uno de los factores más importantes dentro de una empresa, dado el hecho de que permiten realizar todo tipo de análisis. Básicamente se ha establecido a los datos como un producto de gran importancia a la hora de manejar estrategias y gestiones empresariales. Para comprenderlos, se utiliza la significancia estadística.
Pero… ¿Qué es la significancia estadística? Fácilmente se puede definir como la posibilidad de que un análisis de datos tan valiosos arroje resultados que no son al azar. Es decir, que se le pueda atribuir una razón para generar estos resultados y a las variables que los ocasionan.
La significancia estadística resulta ser una de las medidas para que las empresas puedan realizar distintas gestiones basándose en datos recopilados de clientes. Por otro lado, analizar datos se ha convertido en una necesidad, por el constante crecimiento de los mismos y el deseo de poder encontrar patrones para utilizarlos.
Lo que nos lleva a considerar este medio como una forma matemática para asegurar que los resultados de una estadística son acertados. Definiendo así, cuál es el factor que genera dichos resultados obtenidos.
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Importancia de la significancia estadística
Todas las empresas hacen uso de datos para conocer a través de ellos a sus clientes o público objetivo. Lo que vuelve a la significancia estadística una de las maneras en las que una empresa puede conocer la repercusión de los datos obtenidos del usuario en las gestiones.
Y esto lleva al alto nivel de importancia que posee este medio, para avalar un análisis que sea preciso. Dado que una estadística basada en información incorrecta puede llevar a una empresa a tomar decisiones que perjudiquen grandemente las inversiones. Así que es esencial hacer uso de la significancia estadística para tomar decisiones basándose en las altas probabilidades.
Situaciones cuando es útil la significancia estadística
Teniendo en cuenta el nivel de importancia que tiene la significancia estadística, puede resultar muy útil en ciertas situaciones como:
- Analizar las conversiones en una página web.
- Estadísticas de las tasas de conversión y respuesta a notificaciones o correos electrónicos.
- Reacción de usuarios a los lanzamientos de un producto nuevo.
- Reacción de los usuarios a los precios.
- Reacción de los usuarios a un diseño nuevo en tu web.
- Reacción de usuarios a cualquier función nueva que se haya lanzado.
Consideraciones de la significancia estadística
Hay ciertas características que se deben tener en cuenta basados en la significancia estadística como, por ejemplo:
- Los resultados arrojados por este tipo de prueba no siempre se pueden utilizar en empresas: ¿Por qué? Resulta que algunos resultados no se pueden poner en práctica y es esencial tomarlo en cuenta. También es importante conocer que, a pesar de ser significativo, un resultado todavía puede ser aleatorio pero un porcentaje más bajo.
- Algunos datos pueden ser falsamente correlativos: Esto establece que los datos pueden no tener una causa que afirme su correlatividad.
- Los resultados obtenidos en el pasado no afectan el presente o futuro: Es importante definir que los datos posteriores y sus resultados podrían no aplicarse en la actualidad. Lo que quiere decir que, a la hora de invertir pueden cambiar las variables y las correlaciones influyendo en características como los precios.
Tipos de pruebas de significancia estadística
Dependiendo del tipo de investigación que se desee llevar a cabo, existen varios tipos de pruebas de significancia estadística que se pueden utilizar. Todo esto, para estudiar datos que ayuden a afirmar que un resultado está generado por una variable específica.
Hipótesis nula
Dado que las pruebas se basan en una hipótesis, en este caso hablamos de la hipótesis nula, se busca refutar lo que la hipótesis en general quiere demostrar. Todos los datos cuentan con hipótesis nulas que permiten refutar una significancia estadística mediante sus parámetros.
En los casos más comunes se establece un parámetro igual a cero, definiendo que una variable no tiene repercusión sobre el resultado estudiado. Al lograr refutar esta hipótesis en un 95% como mínimo, se puede decir que entonces el resultado es por significancia estadística.
Uno de los ejemplos que se pueden establecer es “eliminar ofertas no disminuiría la cantidad de compras”, teniendo en cuenta una repercusión nula como hipótesis. De probarse, entonces se diría que el resultado obtenido de una serie de datos no fue por significancia estadística.
Hipótesis alternativa
A diferencia de la hipótesis alternativa, la hipótesis nula es la que se desea probar para poder llegar a obtener la significancia estadística. En este caso podemos establecer como un ejemplo decir que “eliminar las ofertas disminuiría la cantidad de compras”.
Esta teoría busca la manera de contradecir lo que la hipótesis nula plantea, definiendo que el resultado obtenido se debe a una variable. La cual se conoce en este caso como la “eliminación de las ofertas”.
Básicamente, se busca establecer dos teorías que definan cuál es la más respaldada por los datos para poder conocer si tiene o no significancia. Además de eso es importante destacar que rechazar una hipótesis nula no implica de manera directa que se esté probando la otra hipótesis.
Simplemente se ofrece como un soporte. E incluso se debe reconocer que sin importar el nivel de significación que pueda tener una hipótesis, el impacto no necesariamente debe ser grande. Así que es posible tener resultados con significancia estadística, pero un muy bajo impacto.
¿Cómo calcular la significancia estadística?
Ahora conocemos el importante papel que juegan las hipótesis. Dado que podrían establecer si la hipótesis planteada afecta o no mediante la variable a dichos resultados, para obtener la significancia estadística.
Aunque se conocen muchos métodos de prueba de hipótesis, es necesario tener en cuenta ciertas definiciones que ayudan a entender mejor los resultados. Primeramente, tenemos a la distribución normal, que representa la forma en la que los datos están distribuidos y está compuesta por:
- Media: Promedio de datos.
- Desviación estándar: Extensión de dichos datos que define la variación de los mismos en distintos valores.
Gracias a la distribución normal se puede conocer la ubicación de un punto de datos dentro de estándares basados en la media y la desviación estándar. Debido a esto se conocerá si un punto posee anomalía dependiendo de las desviaciones estándar en comparación con la media estadística
Ahora, la puntuación Z es otra de las definiciones a tomar en cuenta a la hora de realizar una prueba de significancia estadística. Pues, se conoce como la distancia entre el punto con los datos y la media estadística. Para calcularla es necesario restar la media de distribución del punto a analizar y luego dividirlo por la desviación estándar.
También es importante resaltar que, la distribución normal tiene como objetivo conocer el nivel significativo de un resultado. Lo que establecería que mientras mayor el nivel de magnitud de la puntuación Z, menor probabilidad de que el resultado sea por casualidad. Determinando que es más significativo.
Por último, es esencial definir a los valores P. Se puede decir que un valor P es la posibilidad de acceder a resultados bastante parecidos a los que ya están medidos mediante una hipótesis nula acertada. Lo que quiere decir, que es el porcentaje de probabilidades de que los resultados obtenidos sean extremos.
Prueba Z
Para poder realizar una prueba Z, una de las pruebas de significancia estadística más utilizada, se necesita la curva de distribución normal como referencia. También es importante obtener una puntuación Z que te permita llevar a cabo tu estudio y terminar el valor P. Si el resultado es menor al nivel de significancia, entonces la hipótesis es significativa.
Su fórmula es Z = (x – μ) / (σ) y Z = (x – μ) / (σ / √n) para estudiar una población; donde:
- Z: valor Z.
- X: Punto de datos a considerar.
- μ: Media de distribución.
- σ: Desviación estándar.
- n: Tamaño de muestra de la población.
Debes tener en cuenta que las pruebas de significancia estadística son herramientas bastante accesibles que permiten validar un análisis. Pero, no siempre serán del todo precisas por lo que es necesario obtener datos verdaderos que ayuden a tener resultados exactos.
Se debe tener en cuenta que un error en los datos podría causar un resultado que no va acorde a la prueba y ocasionar repercusiones. Además de que resulta esencial llevar a cabo esta prueba de la forma más segura posible, para evitar errores de cálculo y tener un nivel de significancia adecuado.
En caso de tener resultados y no estar completamente seguro, se puede repetir la prueba para garantizar que no haya errores en los valores P. Dado que es donde mayormente puede haber un margen de error y se puede causar un análisis basándose en falsos positivos.
Lo mejor de todo es considerar que esta herramienta permite que las empresas puedan llevar a cabo distintas gestiones comerciales. Considerando que aportan un análisis claro de un conjunto de datos para conocer si variables pudieron repercutir en dicho análisis. Sin embargo, siempre es esencial asegurarse de evitar tomar decisiones que puedan perjudicar a tu empresa.
Significancia estadística en CRO para dummies
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