Un estudio presenta una solución alternativa para experimentos aleatorios

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May 28, 2023

Un estudio presenta una solución alternativa para experimentos aleatorios

AUSTIN, TX — Una nueva herramienta estadística puede ayudar a los investigadores a obtener resultados significativos cuando un experimento aleatorio, considerado el estándar de oro, no es posible. Los experimentos aleatorios dividieron a los participantes

AUSTIN, Texas —Una nueva herramienta estadísticapuede ayudar a los investigadores a obtener resultados significativos cuando un experimento aleatorio, considerado el estándar de oro, no es posible.

Los experimentos aleatorios dividieron a los participantes en grupos al azar: uno se sometió a una intervención y el otro no. Pero en situaciones del mundo real, no siempre es posible hacerlo. Es posible que las empresas no quieran utilizar el método o que dichos experimentos sean ilegales.

Desarrollada por un investigador de la Universidad de Texas en Austin, la nueva herramienta llamada control sintético de dos pasos adapta una solución de investigación existente, conocida como método de control sintético.

El método de control sintético tradicional crea grupos de control sintéticos a partir de los datos, en lugar de grupos de control reales. Los grupos se ponderan estadísticamente y se comparan con un grupo sometido a una intervención.

Pero el método de control sintético no se aplica perfectamente a todas las situaciones, especialmente aquellas en las que el grupo de intervención es diferente de los grupos de control, según Kathleen Li, profesora asistente de marketing en la Escuela de Negocios McCombs. En estos escenarios, la falta de flexibilidad del método podría dar lugar a resultados menos precisos.

"Nuestro marco permite a los administradores y formuladores de políticas estimar efectos que antes no podían estimar con precisión", dijo Li, quien desarrolló la herramienta junto con Venkatesh Shankar de la Universidad Texas A&M."Obtienen una estimación más precisa que puede ayudarles a tomar decisiones más informadas".

El estudio, publicado por adelantado en línea en la revista Management Science, ofrece un enfoque de control sintético de dos pasos:

Los investigadores probaron el nuevo método en una situación del mundo real observando las ventas de tampones: cómo respondieron en 2016, cuando Nueva York derogó un impuesto sobre las ventas sobre ellos.

Los impuestos sobre las ventas de tampones han sido un tema polémico, y muchos países los han abolido o reducido. Sus defensores dicen que los productos de higiene femenina son necesidades básicas y no deberían estar sujetos a impuestos. Pero en 2019, sólo 13 estados de EE. UU. las habían derogado. Para los responsables de la formulación de políticas, un punto clave de controversia ha sido cómo afectaría la derogación a las ventas de tampones.

Para averiguarlo, Li y Shankar reunieron 52 semanas de datos de ventas antes de la derogación de Nueva York y 17 semanas después. Su grupo de control incluía 35 estados que no derogaron el impuesto. Descubrieron que el método tradicional de control sintético probablemente sobreestimaba el aumento real de las ventas semanales, mostrando un aumento del 2,5 por ciento en Nueva York.

Cuando aplicaron su método más flexible, estimaron que la derogación de Nueva York provocó un aumento más modesto en las ventas semanales de tampones, sólo un 2,08 por ciento. Esta cifra se corresponde mejor con las cifras de ventas reales antes de la intervención.

Li y Shankar pondrán su nuevo método a disposición de todos en línea.

- Este comunicado de prensa se publicó originalmente en el sitio web de la Universidad de Texas en Austin.

Una nueva herramienta estadística