Como mentir con Estadísticas - I

Lo primero que uno tiene que saber es que existen tres tipos de mentiras: las pequeñas mentiras, las mentiras medianas y las mentiras Estadísticas

Con las estadísticas los promedios, las tendencias y los gráficos no son siempre lo que parecen. Puede haber más de lo que ven nuestros ojos y puede haber mucho menos. El lenguaje secreto de las estadísticas, se emplea para causar sensación, deformar, confundir y simplificar en demasía. Muchos de estos engaños son utilizados diariamente en informes de Marketing que intentan vender ideas según las circunstancias y el contexto en el que se presente la información.

Uno de los trucos utilizados con mucha frecuencia, a veces de forma inocente, otras con intención culpable, por individuos que desean influenciar en usted, cuando le dicen que algo es un promedio, usted no sabe todavía gran cosa del mismo, a menos de que pueda averiguar de qué promedio se trata: media, mediana o moda.

Por esto, cuando usted lea o vea una declaración de un director de empresa o propietario, donde se diga que el salario medio de la gente que trabaja en su empresa es de 8000 soles, la cifra puede significar algo y puede no significar nada. Con gran facilidad esto puede convertirse en algo bueno o malo para usted. Se preguntará ¿Por qué? Porque el promedio ha podido ser hallado del total de trabajadores habiendo unos que ganan S/. 550, S/. 1000, S/. 2000, S/. 3000, y el sueldo del dueño de la empresa de S/. 80 000.
El padre de todos los gráficos descriptivos es el gráfico normal de barras, método simple y bien conocido para representar cantidades cuando hay que comparar dos o más.
El gráfico de barras puede ser un engaño también. Observe con cuidado cualquier gráfico en donde las barras cambien de anchura, o de longitud, mientras continúan representando el mismo factor, así como cualquier gráfico que represente objetos de tres dimensiones cuyos volúmenes no puedan compararse con facilidad.
¿Qué opina de este gráfico?
De seguro observa un grafico que va creciendo y creciendo tanto que esta por las nubes sin embargo algunas de estas cosas puede ser causado por defectos del dibujo, no cree que es probable que haya gato encerrado.

Ahora observe este grafico, toda la grafica guarda proporción y existe una línea cero como base para su comprobación.

El 10 % parece un 10 %, pero quizá este grafico no sea deslumbrante a comparación del gráfico que se muestra a continuación.

El engaño que vale la pena ser observado, puede imaginar que con este gráfico el modesto aumento del 10% que obtuvo puede parecer una aumento del 100%.
En este gráfico simplemente se modifica la proporción entre las ordenadas y abscisas y la división de la izquierda represente solamente una décima parte de la cifra de soles que representaba anteriormente.

Se debe de tener mucho cuidado al interpretar y creer en lo que se ve, recordar que un gráfico puede contener mucha información y muchas veces se puede interpretar de forma erronea y llegar a tomar decisiones incorrectas.

Fuente: http://profesorhariseldon.wordpress.com/homo-sapiens/como-mentir-con-estadisticas/

Basado en el libro de: Darrell Huff - "Como mentir con Estadísticas"

¿Existe Satisfacción del cliente?

Hoy en día se ha puesto de moda, en las empresas, pedir a los clientes su opinión respecto al servicio brindado para conocer cual es su grado de satisfacción. Para ello las empresas realizan encuestas personales, telefónicas, buzones de quejas y sugerencias, etc. Sin embargo, el esfuerzo de muchas empresas no ha logrado conseguir la satisfacción del cliente ya que muchas empresas solo se esfuerzan en medir el índice de satisfacción del cliente sin generar actividades para corregir los errores que son detectados. Un ejemplo de ello son las empresas de consumo masivo, los retails, las empresas de telecomunicaciones que destinan gran parte de su presupuesto en investigaciones que midan la satisfacción del cliente; sin embargo estas investigaciones muchas veces no ayudan a incrementar dicha satisfacción.

Uno se pregunta y ¿cuáles son lo errores más comunes?

• Las empresas miden la satisfacción de sus clientes por requisito y no lo hacen, porque se desea cambiar y mejorar. Sucede mucho en las trasnacionales que siguen politicas globales de medición pero que sin embargo no se alinean con la politica de calidad interna. Ejemplo: Telefonica del Perú que realiza mediciones de satisfacción a nivel mundial, incluyendo el Perú, pero que estas no se ven reflejadas en la mejora de los servicios. La otra cara de la moneda podría ser Mc Donalds que utiliza un avanzado metodo de medición de la satisfacción que además contempla análisis multivariado de datos y que estos resultados se repliquen en la mejora de la gestión de la franquicia aqui en el Perú.
• No hacen caso a comentarios negativos, muchas empresas desechan los comentarios negativos de los clientes porque se los considera sin fundamento, no se alcanza a entender cual es el motivo de la insatisfacción del cliente, por ejemplo una institución financiera, realizó una encuesta de satisfacción del cliente en su área de créditos de consumo, y la percepción de la mayoría de los clientes, era que el crédito cobraba muy altos intereses. Rápidamente, los ejecutivos descalificaron la evaluación del cliente, porque aseguraban tener la tasa más baja del mercado, haciendo caso omiso a las conclusiones de la encuesta. Cuando se vuelve a encuestarlos se descubrió que, desde el punto de vista de los encuestados si eran altos los intereses; ya que la gran mayoría de los clientes encuestados, no fueron notificados de que se les cobraría una comisión por la autorización del crédito. Los clientes comparaban sólo lo que habían pagado por el crédito y para ellos, el interés era muy alto. Otro ejemplo de esto me sucedio no hace mucho tiempo, cuando asistí a un focus group cuyo objetivo era investigar que debilidades tendría una tarjeta de crédito de un banco del sistema. El cliente indicó que el estado de cuenta de la tarjeta no se entendía, a lo cual el gerente de producto no hizó caso del comentario, es más desestimo el mismo alegando que el estado de cuenta de la tarjeta en mención contenia información abundante y clara. Despues de un tiempo, el diseño de estado de cuenta tuvo que cambiarse luego que el gerente ya no laboraba al mando de ese producto.
• No encuentran qué mejorar o cambiar porque no se halla la información necesaria para saber qué se debe cambiar y qué se debe mantener. Este tipo de situaciones suceden cuando el enfoque de la investigación no esta bien planteada lo cual produce información poco relevante a la hora de tomar decisiones con respecto a la mejora del producto o servicio.

En conclusión, si se desea llegar a mejorar la satisfacción del cliente, no solo se debe pedir la opinión a los mismos clientes, sino que debe tomar en cuenta la información obtenida para tomar acciones.

Sin acciones, la medición no tiene razón de ser, ni aumenta la satisfacción de los clientes, sólo hace que a la larga la disminuya, porque un cliente encuestado espera cambios en el futuro, si no los hay su opinión del servicio disminuye, aunque el servicio brindado sea todavía el mismo.

Sobre la Minería de datos

Actualmente la minería de datos es una herramienta muy importante para las organizaciones que cuentan con importantes bases de datos y que contienen información valiosa sobre sus clientes; pero que sin embargo, les resulta difícil analizarlas y sacar provecho de ellas.
Data mining o minería de datos resuelve estos problemas analizando la base de datos que permiten explorar de forma más rápida y en profundidad grandes cantidades de datos, para luego extraer conclusiones muy importantes para la toma de decisiones que beneficien a las organizaciones.

Los tipos de información que se pueden obtener a partir de la minería de datos son por asociación, secuencias, clasificación y agrupación.

1. Asociaciones son ocurrencias enlazadas a un solo evento, por ejemplo un estudio de los patrones de compra de un supermercado reveló que cuando se compran hojuelas de maíz también se compra en un 65% de las veces una gaseosa.
2. Secuenciales son eventos que se enlazan con el paso del tiempo, por ejemplo si se compra una casa, 65% de las veces se comprará un refrigerador dentro de las siguientes dos semanas.
3. Clasificación patrones que describen el grupo al cual pertenece un elemento por medio del análisis de los elementos existentes que se han clasificado, por ejemplo las empresas de tarjeta de crédito se preocupan por la pérdida de clientes permanentes, la clasificación ayuda a descubrir las características de los clientes que se podrían perder y para ello se puede adoptar un modelo que ayude a predecir quienes son esos clientes e idear campañas especiales para retenerlos.
4. Agrupación funciona de manera semejante a la clasificación donde puede encontrar grupos de afinidad por ejemplo clientes por sus características demográficas y el tipo de sus inversiones personales.

Para llegar a estos niveles de análisis la minería de datos utiliza a gran escala la ciencia estadística para describir los patrones de compra, agrupar clientes, formar segmentos, clasificar nuevos clientes, etc. Entre las principales aplicaciones que se pueden encontrar en el mundo de los negocios tenemos: Modelos de Fuga o de cancelación, propensión de uso de productos, segmentación por comportamiento de compra, propensión a la compra, Análisis de redes sociales, etc.

Sin lugar a dudas podemos decir que la minería de datos es una herramienta poderosa y rentable, sin embargo es riesgosa para la protección de la privacidad individual, ya que esta puede combinar información de muchas fuentes diversas para crear una imagen de datos detallados sobre nuestros intereses, ingresos, hábitos y gustos.

Probabilidad de Embarazo - Metodo Dias Fertiles

Gracias a la información que encontré en dos paginas de Internet que muestran el mismo contenido de forma distinta:

Usmp virtual y reproline. Las cuales indican que se hicieron estudios acerca de la probabilidad de embarazo basándose en el método de los días fijos. Lo que pude rescatar y en base a eso pude elaborar un archivo para simular la probabilidad de embarazo según el numero de días del periodo menstrual, ultimo día de menstruación y el día de la relación sexual (sin protección).

1. La probabilidad de embarazo se hace máxima 5 días antes de la ovulación y va decreciendo hasta el día después de la ovulación de la mujer en la que la probabilidad sea nula.
2. El 30% de las mujeres ovula el día central del periodo, el 60% de la mujeres ovula con dos días de diferencia del día central del periodo y el 74% de los casos ovula alrededor de 3 días al rededor del día central del periodo. Asimismo, la gran mayoría de las mujeres tiene un periodo de 26 a 32 días.

Con esta información y algunas técnicas de simulación elabore un archivo en Excel para calcular la probabilidad de embarazo con sólo 3 datos. Espero que les pueda servir.

Descargar Archivo Excel