Significancia estadística

Significancia estadística: Descubriendo la verdad detrás de los datos

¿Alguna vez te has preguntado si los resultados obtenidos en un estudio son realmente significativos? ¿Has sentido dudas sobre si los datos obtenidos son simplemente producto del azar o si realmente indican una relación real? En este artículo, exploraremos el concepto de significancia estadística, una herramienta fundamental en el análisis de datos que nos permite tomar decisiones informadas y confiables. Descubre cómo distinguir entre simples coincidencias y relaciones estadísticamente significativas, y aprende a interpretar los resultados de una manera más precisa y confiable. ¡Acompáñanos para desentrañar la verdad detrás de los datos y entender la importancia de la significancia estadística en nuestras investigaciones y decisiones!

Se refiere a si los resultados de un experimento o las observaciones de un conjunto de datos recopilados se deben al azar.

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¿Qué es la significancia estadística?

La significación estadística es la afirmación de que los resultados u observaciones de un experimento se deben a una causa subyacente y no al azar. Los investigadores realizan pruebas de hipótesis para determinar la significación estadística.

Significancia estadística

Los analistas financieros suelen analizar sus modelos para determinar si un cambio en las medidas supone una diferencia estadísticamente significativa. Por ejemplo, una empresa podría examinar la cantidad de oportunidades de ventas generadas por dos anuncios diferentes para determinar si un cambio en su publicidad da como resultado una cantidad estadísticamente significativa de respuestas positivas adicionales de clientes potenciales.

Resumen

  • La significancia estadística se refiere a si las variaciones en un conjunto de datos recopilados se deben únicamente a uno o más factores significativos distintos del azar.
  • Los investigadores suelen realizar pruebas de hipótesis para determinar si su teoría es válida.
  • Las empresas prueban varios cambios en sus métodos de trabajo para tomar decisiones sobre cómo comercializar sus productos o servicios de la manera más eficaz.

Evaluación de la hipótesis

La significancia estadística generalmente se determina mediante pruebas de hipótesis. La hipótesis es la teoría o creencia de un investigador sobre algo antes de probar su teoría. También se la conoce como hipótesis alternativa.

La hipótesis alternativa contrasta con la hipótesis nula. La hipótesis nula establece que la teoría del investigador no es cierta y que no hay ninguna causa subyacente presente durante un experimento. Cuando las pruebas muestran que la teoría del investigador es cierta, rechazamos la hipótesis nula y se confirma la hipótesis alternativa.

Una parte esencial de la prueba de hipótesis es el concepto de «valor p». El valor p es la probabilidad de que las observaciones al probar una hipótesis se deban al azar y no a una causa subyacente. Un valor p más alto indica que es más probable que las observaciones hayan cambiado. Un valor p más bajo indica que es más probable que las observaciones se deban a una causa teorizada en la hipótesis.

El investigador determina el rango estadísticamente significativo de posibles valores p. Normalmente, un valor p del 5% o menos indica significación estadística y rechaza la hipótesis nula. En términos prácticos, dicho valor p significa que los datos observados tienen sólo un 5% (o menos) de posibilidades de deberse únicamente al azar.

Significancia estadística

Ejemplo práctico

Imaginemos una empresa que quiere poner a prueba la teoría de que mencionar sus acciones en un programa de televisión empresarial concreto atraerá a un número estadísticamente significativo de nuevos inversores. Se podría realizar un experimento en el que la acción se mencione en el programa cada dos martes durante tres meses. Luego, la compañía puede comparar la cantidad de nuevos inversores de los martes en el programa con la cantidad de nuevos inversores de los martes que no están en el programa.

El número de nuevos inversores los martes cuando no se mencionan sus acciones se utiliza como promedio base de nuevos inversores. Si el número promedio de nuevos inversores los martes cuando se mencionan sus acciones es significativamente superior al promedio base, la empresa puede concluir que el resultado es estadísticamente significativo y que es beneficioso para la empresa iniciar la divulgación.

Importancia estadística en economía

Todo tipo de empresas suelen realizar experimentos para determinar la significancia estadística. Otro ejemplo es la acción de compañia farmaceutica en pruebas de drogas. Todos los medicamentos se prueban para confirmar si alguien que los tome tendrá un efecto estadísticamente significativo sobre la enfermedad para la cual se receta el medicamento.

Las empresas que hacen negocios en línea a menudo prueban si las variaciones en la publicidad producen resultados estadísticamente significativos. Las variaciones probadas pueden incluir el contenido de los anuncios, dónde aparecen los anuncios en línea o la hora del día en que aparecen. Estas pruebas permiten a una empresa diseñar y entregar su publicidad de tal manera que genere ventas de la manera más eficaz y eficiente posible.

Las fluctuaciones de precios son otra área en la que las empresas realizan investigaciones para determinar si un cambio en el precio del producto tiene un impacto significativo en sus ingresos. Esta investigación ayuda a la empresa a determinar el nivel de precio óptimo que generará las máximas ventas o ganancias.

En general, las pruebas de significancia estadística ayudan a los líderes de una empresa a tomar decisiones inteligentes sobre cómo operan su negocio y comercializan sus productos o servicios.

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