Cómo evitar que tus creencias afecten los análisis de datos

 

Por tanto, es crucial empezar a tratar los datos como lo hacen los científicos. El método científico empieza haciendo predicciones sobre lo que esperaría observarse si una creencia particular sobre el mundo es correcta. Si esa predicción es consistente con los datos, entonces se puede seguir teniendo esa creencia. Pero si los datos son inconsistentes, entonces hay que generar nuevas hipótesis y probarlas.

 

Hay otro motivo por el que, antes de analizar los datos, es importante predecir qué se espera ver. A menudo nos imaginamos que emergerá un patrón grande, obvio. Pero los patrones de datos pueden ser bastante sutiles.

 

La mayoría de los conocimientos clave encerrados en los datos envuelve lo que se llama “interacciones”. La mejor forma de decir si se tiene una interacción es cuando alguien le pregunta si un factor particular es importante y usted tiene que contestar: “depende”. De lo que depende es de la interacción.

 

Por ejemplo, estudios sobre efectividad de la publicidad se preguntan si es mejor transmitir a la gente un mensaje enfocado en los beneficios positivos de usar un producto o en los problemas que el producto ayudará a evitar. 

 

El enfoque depende de la situación. Si el producto está asociado a cosas deseables (como autos o lápices labiales), entonces es mejor enfocarse en los beneficios. Si el producto se asocia a cosas indeseables (como medicamentos o pañales), entonces es mejor enfocarse en el problema.

 

Conforme crece el número de distintas cosas mensurables, lo mismo pasa con el número de combinaciones que hay que probar para encontrar estas interacciones. Consecuentemente, tiene que abordar el problema científicamente y desarrollar preguntas que lo lleven a examinar sus datos en busca de interacciones particulares.

 

Al final, los datos pueden ser una fuente poderosa de conocimientos nuevos para su compañía, pero solo si permite que cambien sus creencias existentes en lugar de reforzarlas.

 

El Dr. Art Markman es profesor de psicología y márquetin en la Universidad de Texas, en Austin. Su libro más reciente es “Smart Change”.

 

kgb