Pruebas de significancia en widgets del Tablero
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Acerca de las pruebas de significación en los widgets del Tablero
Los paneles de control pueden ayudarle a comprender si las diferencias que observa a lo largo del tiempo o entre grupos son estadísticamente significativas y, por lo tanto, merecen la pena para tomar decisiones comerciales importantes. Por ejemplo, es posible que te hayas preguntado lo siguiente:
- ¿El NPS realmente aumentó este mes o es un pequeño cambio que es solo ruido en los datos?
- ¿El grupo del Medio Oeste tiene realmente puntuaciones de satisfacción más altas que el grupo del Oeste?
- ¿Cuál de mis 5 segmentos tuvo puntuaciones más altas o más bajas que las típicas en esta métrica?
Con las pruebas de significancia, puede discover qué cambios de datos son más importantes.
Widgets y métricas disponibles
Las pruebas de significancia están actualmente disponibles en los siguientes widgets, con los siguientes parámetros. Los repasaremos con más detalle en las siguientes secciones.
Widgets
Consejo Q: Las pruebas de significancia también son compatibles con cualquier tipo de Tablero que admita los widgets enumerados anteriormente, incluidos CX, EX, BX y los paneles de Resultados .
Métricas
- Promedio
- NPS
- Cajas superiores/inferiores
- Coeficiente de subconjunto Consejo Q: Para realizar la prueba de significancia, el numerador debe ser un subconjunto de los valores seleccionados para el denominador. Además, la relación debe ser menor que uno.
- Métricas personalizadas
Consejo Q: Al probar la significancia a lo largo de períodos de tiempo, la dimensión del eje x/eje y debe ser un campo de fecha. Al probar la significancia entre valores, la dimensión del eje x/eje y debe ser un campo que no sea de fecha.
Consejo Q: En algunos widgets heredadosSe puede utilizar un tipo de métrica personalizada con pruebas de significancia: métricas personalizadas proporcionales con un solo campo como divisor. Las métricas personalizadas proporcionales siguen el formato general de (A + B) / C, donde A, B y C son campos de datos diferentes. A/B también funciona, ya que solo hay un único campo como divisor. Al crear métricas personalizadas para este propósito, solo puedes usar recuentos, como se muestra a continuación. No puede haber un número estático en la ecuación; por ejemplo, (A + 5) / B no funcionará.
Sin embargo, las métricas personalizadas, incluidas las métricas personalizadas proporcionales, son No compatible con la mayoría de los widgets recién creados.
Configuración de gráficos de líneas y barras
Para obtener detalles sobre cada una de estas opciones, consulte Configuración de pruebas de significancia.
Configuración de las tablas
Para obtener detalles sobre cada una de estas opciones, consulte Configuración de pruebas de significancia.
Configuración de pruebas de significancia
Una vez que haya configurado su gráfico de líneas, gráfico de barras o tabla y lo haya activado Prueba de significanciaTendrás algunas opciones para elegir.
Comparación de la significancia entre múltiples dimensiones
Puede comparar la importancia entre múltiples dimensiones agregando una métrico, eje x, y serie de datos. Para que esto funcione, debes asegurarte de que:
- El campo del eje x es un campo de fecha.
- El campo de serie de datos es un sin fecha campo.
Ejemplo: Este widget muestra el CSAT promedio para diferentes departamentos cada año. La métrica es CSAT promedio, el eje x es la fecha y la serie de datos es el departamento.
Seleccionando Comparar el período actual con un período anterior compara la importancia a lo largo de períodos de tiempo para cada departamento distinto.
Comparar el valor actual con otro valor También se puede seleccionar para comparar la importancia entre departamentos dentro de cada período de tiempo distinto.
Comprensión de las pruebas de significancia
El intervalo de confianza indica qué tan seguro desea estar de que los resultados generados a través del análisis coinciden con la población general. Los niveles más altos de confianza suben el umbral para que una diferencia se considere significativa estadísticamente, lo que significa que solo las diferencias más claras se marcarán como tales.
Una vez que haya habilitado las pruebas de significancia, es posible que observe flechas hacia arriba y hacia abajo en su widget. Estas flechas indican valores estadísticamente significativos.
Puede pasar el cursor sobre una flecha para determinar por qué el valor se considera significativo y cuál fue el intervalo de confianza de esa prueba.
Ejemplo: Aquí pasamos el cursor sobre la flecha azul siguiente al puntaje CSAT del primer trimestre de 2019. La información sobre herramientas nos indica que este valor es más alto que el típico y el intervalo de confianza para esto es del 95%.
Ejemplo: Aquí pasamos el cursor sobre la flecha sobre la puntuación NPS de enero de 2020 a junio de 2020. La información sobre herramientas nos indica que este valor para este período de seis meses es inferior al del período de seis meses anterior (julio de 2019 – diciembre de 2019), y el intervalo de confianza para esto es del 80%.
Notas técnicas sobre pruebas de significación
Al comparar una puntuación NPS con otra, independientemente del tipo de gráfico o del tipo de comparación (por ejemplo, a lo largo del tiempo), se utiliza el siguiente proceso:
Al comparar una puntuación de cuadro superior con otra, independientemente del tipo de gráfico o del tipo de comparación (por ejemplo, a lo largo del tiempo), se utiliza el siguiente proceso:
Preguntas frequentes
¿Por qué mis métricas suman 99 o 101 en lugar de 100?
¿Por qué mis métricas suman 99 o 101 en lugar de 100?
33,60 + 33,60 + 32,80 = 100
Mientras que si elige no mostrar decimales con el mismo conjunto de datos:
34 + 34 + 33 = 101
Los widgets no pueden mostrar decimales infinitos, lo que significa que, independientemente de la configuración decimal, algunos datos eventualmente tendrán que redondearse. Esto significa que pequeñas desviaciones, como sumar 99 o 101 en lugar de 100, funcionan según lo previsto.
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