Comprende la significancia estadística: una guía completa con ejemplos
Comprende los conceptos básicos de la significancia estadística. Conoce la definición y la fórmula, y ve ejemplos que te ayudarán a analizar los datos y tomar decisiones informadas.
¿Cuál es el primer paso después de realizar una investigación? Demostrar que tus resultados tienen significancia estadística. Pero, ¿qué significa eso exactamente y cómo una empresa puede usar la significancia estadística para mejorar su análisis de datos?
En este artículo, definiremos la significancia estadística, demostraremos cómo probarla mediante ejemplos y analizaremos cómo puedes mejorar el nivel de significancia de los datos.
¿Qué es la importancia estadística?
La significancia estadística es la certeza de que un resultados se debe a una causa específica y no al azar. Si un resultado observado en los datos es estadísticamente significativo, eso sugiere que existe una gran probabilidad de que un factor o circunstancia específicos causen el resultado. Por el contrario, la significancia estadística baja se produce cuando el resultado podría atribuirse al azar.
Por ejemplo, una investigadora de mercado compara dos eslóganes publicitarios; 200 personas ven el eslogan A y 200 personas ven el eslogan B. Mientras que el 55 % recuerda el eslogan A, solo el 45 % recuerda el eslogan B. Para verificar si esta diferencia es significativa, utiliza una prueba estadística (un método matemático que calcula la probabilidad de obtener estos resultados al azar).
Si la prueba muestra que la diferencia es estadísticamente significativa, la diferencia del 10 % probablemente se deba a que el eslogan A es más fácil de recordar y no es una variación aleatoria. Esto ayuda a la empresa a elegir el eslogan más efectivo para su campaña.
Significancia estadística vs. diferencia estadística
Aunque son términos relacionados, la diferencia estadística y la significancia estadística son conceptos diferentes. Una diferencia estadística se refiere a una diferencia significativa desde el punto de vista estadístico entre dos conjuntos de datos.
Por ejemplo, supongamos que una empresa encuesta a los clientes insatisfechos y nota una diferencia estadística en el número total de mujeres a las que no les gustó el producto en comparación con los hombres. Una diferencia estadísticamente significativa indicaría una gran diferencia entre los dos grupos, suficientemente grande como para no ser aleatoria o causada por el azar.
Si bien todos los resultados estadísticamente significativos muestran una diferencia estadística, no todas las diferencias estadísticas son estadísticamente significativas. La clave es determinar si la diferencia observada es significativa o solo interfiere en los datos.
Significancia estadística vs. margen de error vs. nivel de confianza
Existen tres términos clave que tienden a confundir a los investigadores cuando trabajan con análisis estadísticos. Examinemos qué significa cada uno de estos términos y observemos sus diferencias:
- Significancia estadística: La probabilidad de que algo suceda debido a factores de peso más que al azar.
- Margen de error: El rango de errores en los resultados de tu encuesta se debe al azar. Este es el grado en el que una desviación de tu objetivo es adecuada.
- Nivel de confianza: Es un reflejo de la seguridad de que tus datos son precisos y reflejan los pensamientos u opiniones de tu base de clientes.
Estos tres conceptos son útiles en el análisis estadístico. El margen de error y el nivel de confianza funcionan en conjunto para destacar qué tan precisos son tus resultados. Por otro lado, la significancia estadística demuestra si tus resultados son relevantes o simplemente aleatorios.
Cómo calcular la significancia estadística
Si tu empresa desea calcular rápidamente la significancia estadística, prueba la calculadora de significancia estadística de SurveyMonkey.
O bien, puedes seguir estos pasos para calcular la significancia estadística de manera manual:
- Decide qué probar: Identifica el resultado o el indicador que calcularás y describe los datos que debes recopilar.
- Formula tu hipótesis: Describe el resultado que esperas obtener del experimento. Podrías usar una hipótesis nula como “No hay diferencia en el compromiso entre estas dos campañas por correo electrónico” o una hipótesis alternativa como “La campaña A tiene un índice de participación más alto que la campaña B”.
- Recopila los datos: Aprovecha las encuestas para recopilar datos sobre el tema que hayas elegido. Cuanto más grande sea tu conjunto de datos, mayor será el nivel de confianza en tus resultados finales.
- Calcula los resultados esperados: Con base en tu hipótesis inicial, realiza un cálculo con las cifras esperadas a fin de proporcionar un punto de referencia.
- Compara tus resultados esperados con los resultados reales: Una vez que hayas recopilado un gran volumen de datos, podrás calcular tus resultados. Podrás ver cómo difieren estas cifras al comparar los resultados reales con los esperados.
- Determina la suma: Usa una prueba de análisis estadístico para determinar la probabilidad de obtener tus resultados. Para ello, tendrás que calcular la significancia estadística de tus datos con la fórmula que se muestra más adelante.
- Presenta tus resultados: Por último, en función de tus observaciones y tu nivel de confianza en su precisión, puedes presentar los resultados a tu organización. Crear una historia a partir de tus datos te ayudará a mostrar a los colaboradores clave por qué tu investigación es importante y a justificar las acciones que desees llevar a cabo.
Fórmula de significancia estadística
Si quieres calcular la significancia estadística de forma manual, puedes usar la siguiente fórmula. Este cálculo te permitirá determinar si la diferencia entre dos conjuntos de datos se debe a la influencia de ciertos factores o al azar.
La fórmula para conocer la significancia estadística es la siguiente:
- χ2=Σ(E(O−E)2)
Donde:
- Σ (Sigma) = es la suma de los términos totales
- O = los valores observados que has registrado en tus datos
- E = los valores esperados que ingresaste cuando definiste tu experimento
Al recopilar estos datos e ingresarlos en la fórmula de significancia estadística, puedes establecer si tus datos son relevantes o no.
Cómo entender la significancia estadística de los resultados de las encuestas
Ahora que comprendemos cómo calcular la significancia estadística, es momento de descubrir por qué es importante.
A continuación te mostramos diferentes ejemplos de lo que se considera estadísticamente significativo:
- Ejemplo de marketing: Las empresas pueden usar encuestas de marketing para evaluar el interés de los clientes en un nuevo producto o función. Si el 85 % de tus clientes responde de manera positiva a la integración de una nueva función, entonces existe un alto grado de confianza y pocas dudas sobre la significancia estadística.
- Ejemplo de prueba A/B: Las pruebas A/B permiten a los equipos de marketing determinar cuál de los dos enfoques es más eficaz. Por ejemplo, los equipos podrían usar la significancia estadística para demostrar que una página de destino tiene un índice de interacción más alto que otra. La calculadora de prueba A/B lo demuestra, ya que existe un índice de interacción más alto en ciertas variantes que están por encima del límite para la significancia estadística.
Ejemplo de análisis de mercados inversionistas: Al trabajar con profesionales en inversiones, SurveyMonkey ayudó a los inversionistas a comprender mejor los sentimientos del mercado financiero. Al proporcionar la significancia estadística en tu investigación, tú también puedes demostrar cómo los sentimientos del mercado tienen repercusiones en este, especialmente en relación con cómo las personas esperan que se desempeñen los mercados.
Cómo contextualizar tu prueba de significancia estadística
Recuerda que la significancia estadística no es la única pieza del rompecabezas. Tendrás que realizar más investigaciones sobre tus datos para determinar si los resultados son relevantes y cuál es tu nivel de confianza en su precisión. Después de todo, si el tamaño de la muestra es solo de 10 personas, es probable que ni la significancia estadística pueda demostrar la precisión y la utilidad de los datos.
Dependiendo de tu margen de error y nivel de confianza, la historia podría decir más. Si deseas agilizar el análisis estadístico, usa SurveyMonkey para revelar rápidamente tu significancia estadística y calcular el significado de tus datos.
Consejos para aumentar tu nivel de significancia estadística
Irónicamente, generar datos con significancia estadística no es aleatorio. Puedes emplear varias estrategias para mejorar la calidad de tus datos y aumentar tu capacidad para favorecer la significancia estadística.
Mejora la calidad de las respuestas de tu encuesta
Limpiar tus datos antes de realizar un análisis ayudará a eliminar los valores atípicos, disminuir la presencia de anomalías y mejorar el nivel de confianza en los datos.
Puedes mejorar la calidad de las respuestas a la encuesta de la siguiente manera:
- Usa el aprendizaje automático: Las herramientas de aprendizaje automático como Calidad de las respuestas analizarán las preguntas abiertas y cerradas, y señalarán aquellas respuestas que parezcan de mala calidad.
- Usa preguntas calificadoras: Unas cuantas preguntas calificadoras al inicio garantizarán que solo el público objetivo relevante para tu encuesta termine respondiéndola.
- Elimina anomalías: Habrá grandes valores atípicos en cada conjunto de datos. Normalmente, debes eliminar las anomalías significativas, ya que podrían indicar errores en las respuestas, en el ingreso de datos o una captura de datos ineficaz.
Obtén respuestas a la encuesta de tu mercado objetivo
Otro método para aumentar el nivel de significancia estadística es garantizar que tus datos sean de tan buena calidad como sea posible. Las respuestas de personas que no comprenden el tema o que no pueden proporcionar comentarios honestos sobre lo que preguntas sesgarán tus resultados y generarán una menor significancia estadística en los datos.
Para evitarlo, envía tus encuestas a los segmentos de público correctos. Si estás probando un nuevo producto, solo debes encuestar a las personas que tuvieron una experiencia con él. Segmenta a tu público cuando sea posible y envía tus encuestas a estos grupos únicos.
Si actualmente no tienes acceso a un público lo suficientemente amplio como para proporcionar datos precisos y de alta confianza, siempre puedes aprovechar SurveyMonkey Audience. Con Audience, puedes encuestar a millones de usuarios verificados en todo el mundo y obtener comentarios al instante justo de los segmentos de público que necesitas.
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Usa las mejores prácticas para encuestas y obtén resultados confiables
El análisis de datos que realizas es tan bueno como los datos que puedes recopilar. Para recopilar mejores datos, debes hacer las preguntas correctas.
Estas son algunas de las principales estrategias que deberías usar al redactar tus encuestas:
- Emplea un buen diseño de encuesta: Detalles pequeños, como agregar la cantidad total de preguntas en la encuesta, ayudarán a aumentar los índices de finalización y garantizarán que las personas no se aburran de responder tu encuesta y la respondan de prisa.
- Mantén las preguntas breves: Cualquier ambigüedad, ya sea debido a una mala redacción o por ser preguntas demasiado largas, puede confundir a los encuestados y reducir la calidad de las respuestas que proporcionan.
- Usa plantillas prediseñadas: Las plantillas de encuesta permiten a tu empresa aprovechar las encuestas redactadas por expertos. Con ellas, podrás acceder a resultados de alta calidad con facilidad.
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Identifica resultados significativos con SurveyMonkey
Debes realizar un análisis estadístico para llegar al fondo de tus datos. Calcular la significancia estadística es una parte importante de esto, ya que te guía hacia resultados significativos. En especial al gestionar cualquier forma de recopilación de datos que podría tener resultados que impacten el rumbo de tu empresa, siempre es una buena idea asegurarse.
Con SurveyMonkey, tu empresa puede acceder a herramientas destacadas, plantillas creadas por expertos y otras soluciones, así como a un poderoso panel de encuestas que generará resultados confiables y de alta calidad.
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