La Paradoja de Simpson es un fenómeno en el análisis de datos donde una tendencia que aparece en varios grupos de datos desaparece o se invierte cuando estos grupos se combinan.
Esto puede ocurrir en los resultados de un test A/B cuando los datos agregados ocultan o distorsionan las tendencias reales presentes en segmentos más pequeños de los datos.
Para comprobar y manejar la Paradoja de Simpson en los resultados de un test A/B, los siguientes pasos te ayudaran.
Segmentación de Datos.
Divide tus datos en segmentos más pequeños basados en variables relevantes que podrían influir en los resultados, como la demografía del usuario, el comportamiento en el sitio, el dispositivo utilizado, la fuente de tráfico, etc.
Análisis por Segmento.
Analiza los resultados del test A/B dentro de cada uno de estos segmentos por separado.
Esto te permitirá identificar si las tendencias o los efectos observados en los datos agregados se mantienen consistentes en los distintos segmentos.
Comparación de Tendencias.
Compara las tendencias y los resultados observados en los segmentos individuales con los resultados agregados.
Si encuentras que las tendencias en los segmentos individuales son diferentes o incluso opuestas a las tendencias en los datos agregados, podrías estar frente a un caso de la Paradoja de Simpson.
Evaluación de Factores Confusos.
Identifica posibles factores confusos o variables de estratificación que podrían estar influyendo en los resultados.
Un factor confuso es una variable externa que puede afectar tanto a la variable independiente como a la variable dependiente, creando una asociación espuria.
Realización de Análisis Multivariable.
Considera realizar un análisis multivariable, como un análisis de regresión, que te permita controlar los efectos de múltiples variables al mismo tiempo.
Esto puede ayudar a aislar el efecto real de la variable de interés (la intervención en tu test A/B) de los efectos de otras variables.
Interpreta los resultados con mucha cautela.
Sé cauteloso al interpretar los resultados agregados y ten en cuenta la posibilidad de que la Paradoja de Simpson esté influyendo en tus conclusiones.
Asegúrate de que las decisiones basadas en los resultados del test A/B consideren tanto el análisis agregado como el desglosado por segmentos.
Comunicación Transparente.
Al presentar los resultados del test A/B, especialmente si decides actuar en base a los datos agregados, explica claramente cualquier indicio de la Paradoja de Simpson y cómo has tenido en cuenta este fenómeno en tu análisis y toma de decisiones.
Consulta con Expertos en Análisis de Datos.
Si sospechas que la Paradoja de Simpson está afectando tus resultados y no estás seguro de cómo proceder, considera consultar con un estadístico o un experto en análisis de datos que pueda ofrecer una perspectiva más profunda y asesoramiento sobre cómo manejar el fenómeno en tus datos.
Al seguir estos pasos, puedes identificar y manejar adecuadamente la Paradoja de Simpson en los resultados de tus tests A/B, asegurando que tus decisiones estén basadas en una comprensión precisa de los datos y sus implicaciones.
Para entender la Paradoja de Simpson con un ejemplo claro, imaginemos que una tienda en línea realiza un test A/B para evaluar dos versiones de una página de producto: la versión A (original) y la versión B (modificada).
Contexto del Test A/B.
– Objetivo: Aumentar la tasa de conversión de la página de producto.
– Versión A: Diseño original de la página.
– Versión B: Diseño modificado con un botón de compra más prominente.
Resultados Agregados.
– Versión A: 200 conversiones de 2000 visitas (tasa de conversión del 10%).
– Versión B: 150 conversiones de 1000 visitas (tasa de conversión del 15%).
A primera vista, parece que la Versión B es superior porque tiene una tasa de conversión más alta (15% vs. 10%). Sin embargo, al segmentar los datos por tipo de dispositivo (por ejemplo, escritorio y móvil), se revela una historia diferente.
Resultados Segmentados por Dispositivo.
– Dispositivo de Escritorio.
– Versión A: 150 conversiones de 1000 visitas (tasa de conversión del 15%).
– Versión B: 100 conversiones de 800 visitas (tasa de conversión del 12.5%).
-Dispositivo Móvil.
– Versión A: 50 conversiones de 1000 visitas (tasa de conversión del 5%).
– Versión B: 50 conversiones de 200 visitas (tasa de conversión del 25%).
-Análisis.
Cuando se analizan los datos de manera agregada, la Versión B parece ser la mejor opción. Sin embargo, al segmentar los datos por tipo de dispositivo, observamos que:
– Para los usuarios de escritorio, la Versión A (original) en realidad tiene una tasa de conversión más alta que la Versión B (modificada).
– Para los usuarios móviles, la Versión B supera significativamente a la Versión A, pero este grupo tiene muchas menos visitas en comparación con el escritorio para la Versión B.
Paradoja de Simpson.
Este es un ejemplo clásico de la Paradoja de Simpson, donde la tendencia observada en los datos agregados (Versión B supera a la Versión A) se invierte cuando los datos se segmentan por una variable importante (tipo de dispositivo).
La razón subyacente es que la proporción de usuarios móviles y de escritorio difiere significativamente entre las dos versiones, lo que afecta las tasas de conversión agregadas.
Para finalizar,
Este ejemplo ilustra la importancia de segmentar y analizar cuidadosamente los datos antes de tomar decisiones basadas en los resultados de un test A/B.
La Paradoja de Simpson muestra que las tendencias en los datos agregados pueden ser engañosas y que es crucial considerar cómo las variables ocultas pueden influir en los resultados.