Muestras estadísticas en innovación

Estos días estoy colaborando con el Tecnocampus en Mataró realizando un workshop de 10 días sobre el testeo de ideas con estudiantes del campus (MVP lo llaman, pero creo que es una palabra que puede llevar a equivocación porqué no sólo hay que testear el producto sinó saber testear las diferentes hipótesis). El miércoles estuvimos hablando de la parte del problema que los estudiantes quieren resolver.

Creo que no soy el que más sabe de estadística de por aquí, así que estoy abierto a cualquier tipo de corrección de forma y fondo por quien lea esto y tenga a bien en corregirme si estoy equivocado.

Muestra estadíscticaLes comenté que nosotros utilizamos muestras de 200 para obtener entre un 90%  y un 95% de confianza en los resultados. Con esto sabemos que si extrapolamos un resultado obtenido sobre una muestra al resto del universo tenemos un más-menos 10% de posibilidad de variación sobre el resultado final. Al explicárselo, algunos comentaron que en clase les habían explicado que la muestra debía ser de 400. Depende… aquí va la tabla que utilizamos para buscar las muestras de nuestros experimentos:

 

Una muestra de 400 usuarios a veces cuesta el doble de tiempo en conseguirse y a veces el doble en poder gestionar. Cuando sólo quieres saber si vas por buen camino, no te hace falta bajar al tercer decimal de las cosas sinó saber que el rumbo es el más o menos correcto. 400 es una muestra válida para representar muchos universos con un 95% de fiabilidad. Este nivel de detalle lo podemos utilizar en fases posteriores del proyecto, pero al principio, el simple hecho de saber que no vamos en dirección contraria es suficiente.

Es precisamente en estas primeras fases donde el tiempo es oro para poder decidir lo antes posible si seguimos o no seguimos (para poder invertir el máximo de recursos en algo que tenga buena pinta y no en algo equivocado). Así que cuanto antes decidamos si avanzamos o cambiamos de planes, mejor.