Hipótesis y validación

Una de las trampas mas comunes en el analisis de datos es empezar a explorar sin direccion. "Vamos a ver que encontramos en los datos" suena razonable, pero frecuentemente lleva a descubrimientos falsos o irrelevantes.

El enfoque correcto es comenzar con una hipotesis clara y diseñar un metodo para validarla. En esta leccion, aprenderemos este proceso fundamental del pensamiento analitico.

El problema del analisis sin hipotesis

El patron peligroso: "Pescar" en los datos

Imagina que tienes una base de datos de clientes con 50 variables. Si buscas correlaciones entre todas ellas, encontraras algunas. Es estadisticamente inevitable.

El problema: Muchas de esas correlaciones seran falsas positivas (ruido que parece señal).

Ejemplo: Si analizas 100 posibles relaciones, es probable encontrar 5 "significativas" por puro azar.

Por que esto es costoso

Sin hipotesis	Con hipotesis
"Veamos que encontramos"	"Creemos que X afecta Y"
Multiples comparaciones	Una prueba enfocada
Alto riesgo de falsos positivos	Control del error
Hallazgos dificiles de interpretar	Conclusion clara
No sabe que busca	Sabe que encontrar y que significa

Que es una hipotesis

Una hipotesis es una afirmacion especifica y comprobable sobre la realidad. Es una prediccion sobre lo que esperamos encontrar en los datos.

Caracteristicas de una buena hipotesis

1. Especifica: Define claramente las variables y la relacion esperada

Mala: "Los clientes jovenes son diferentes"
Buena: "Los clientes menores de 30 años tienen mayor frecuencia de compra mensual"

2. Medible: Puede traducirse en numeros o categorias observables

Mala: "El servicio al cliente es importante"
Buena: "Los clientes con calificacion de servicio >= 4 tienen mayor probabilidad de recompra"

3. Falsificable: Es posible encontrar evidencia que la contradiga

Mala: "Los buenos lideres inspiran" (no hay forma de refutar esto)
Buena: "Los equipos con reuniones 1:1 semanales tienen mayor engagement"

4. Relevante: Si es verdadera, cambia una decision o accion

Mala: "Los usuarios de iPhone usan la app en horarios diferentes a Android"
Buena: "Los usuarios de iPhone tienen 30% mayor lifetime value"

La estructura de una hipotesis

Una hipotesis bien formulada sigue esta estructura:

Si [condicion/intervencion], entonces [resultado esperado],
porque [mecanismo/razon].

Ejemplos:

"Si ofrecemos envio gratis en compras mayores a $50, entonces el ticket promedio aumentara 15%, porque los clientes agregaran productos para alcanzar el umbral."
"Si reducimos el tiempo de respuesta de soporte a menos de 2 horas, entonces el NPS mejorara 10 puntos, porque la rapidez es el factor #1 de satisfaccion segun encuestas."
"Si enviamos recordatorios a usuarios inactivos a los 7 dias, entonces la reactivacion mejorara 25%, porque aun no han olvidado el producto."

El proceso de validacion

Una vez que tienes una hipotesis, el siguiente paso es diseñar como validarla.

Paso 1: Define que significa "validar"

Antes de analizar, decide:

Que resultado apoyaria la hipotesis?
Que resultado la refutaria?
Que resultado seria inconcluso?

Ejemplo:

Hipotesis: "El nuevo onboarding aumenta la activacion de usuarios."

Resultado	Interpretacion
Activacion sube 10%+	Hipotesis apoyada
Activacion cambia entre -5% y +5%	Resultado inconcluso
Activacion baja 5%+	Hipotesis refutada

Define estos umbrales ANTES de ver los datos. Esto evita la tentacion de interpretar cualquier resultado a tu favor.

Paso 2: Identifica los datos necesarios

Preguntas a responder:

Que datos necesito para probar esta hipotesis?
Los tenemos disponibles? Con que calidad?
Cual es el periodo de tiempo relevante?
Cual es el tamano de muestra necesario?

Ejemplo:

Hipotesis: "Los clientes que reciben el newsletter semanal tienen mayor retencion."

Datos necesarios:

Lista de clientes suscritos al newsletter
Historial de apertura de newsletters
Estado de retencion de cada cliente (activo/inactivo)
Periodo: Ultimos 12 meses
Tamano minimo: 500 clientes por grupo

Paso 3: Elige el metodo de validacion

Existen varios metodos, desde observacionales hasta experimentales:

Metodo 1: Analisis observacional

Comparas grupos que naturalmente difieren en la variable de interes.

Ventaja: Rapido, usa datos existentes. Desventaja: No puede establecer causalidad (correlacion solamente).

Ejemplo: Comparar retencion entre clientes que usan app vs no la usan.

Metodo 2: Cuasi-experimento

Analizas un cambio que ocurrio, comparando antes/despues o grupos afectados/no afectados.

Ventaja: Mas cercano a causalidad que observacional. Desventaja: Pueden existir factores externos que expliquen el cambio.

Ejemplo: Comparar ventas antes y despues de cambiar el precio.

Metodo 3: Experimento controlado (A/B test)

Asignas aleatoriamente a grupos y les das tratamientos diferentes.

Ventaja: El unico metodo que puede establecer causalidad. Desventaja: Requiere tiempo, infraestructura, y no siempre es posible.

Ejemplo: Mostrar diferentes versiones de landing page a usuarios aleatorios.

Tabla: Que metodo usar?

Situacion	Metodo recomendado
Decision importante + tiempo disponible	Experimento controlado
Exploracion inicial	Analisis observacional
Cambio ya implementado	Cuasi-experimento
No es posible/etico experimentar	Analisis observacional + multiples fuentes
Necesitas direccion rapida	Analisis observacional, luego experimento

Paso 4: Ejecuta el analisis

Con hipotesis clara, datos identificados y metodo elegido, ejecuta el analisis.

Principios clave durante ejecucion:

Documenta todo: Decisiones, filtros aplicados, exclusiones hechas
No cambies la hipotesis a mitad de camino
Analiza segun el plan previamente definido
Reporta honestamente incluso si el resultado no es el esperado

Paso 5: Interpreta resultados

Si la hipotesis fue apoyada:

Cual es la magnitud del efecto?
Es suficiente para actuar?
Necesitamos validacion adicional antes de escalar?

Si la hipotesis fue refutada:

Aprendimos algo valioso (que NO hacer)
La hipotesis estaba mal formulada?
Los datos eran adecuados para probarla?

Si el resultado fue inconcluso:

Necesitamos mas datos (muestra mayor)?
El efecto es demasiado pequeño para ser relevante?
Hay demasiado ruido en los datos?

Errores comunes en hipotesis y validacion

Error 1: Hipotesis demasiado vaga

Mala: "Mejorar la experiencia aumentara ventas"

Problema: Que significa "mejorar experiencia"? Cuanto aumento es "validacion"?

Mejor: "Reducir los pasos del checkout de 5 a 3 aumentara conversion 10%"

Error 2: Cambiar la hipotesis despues de ver datos

Ejemplo de trampa:

Hipotesis: "El email de bienvenida aumenta activacion"
Resultado: No hay efecto en activacion
Revision: "Pero mira, los que abrieron el email si se activaron mas!"

Problema: Estas cambiando la hipotesis para que coincida con los datos. Esto invalida el analisis.

Solucion: Si descubres algo inesperado, formúlalo como NUEVA hipotesis a validar con nuevos datos.

Error 3: Ignorar resultados negativos

El sesgo de publicacion nos hace querer reportar solo exitos.

Problema: Los "fracasos" son igual de informativos. Saber que algo NO funciona evita desperdiciar recursos.

Solucion: Documenta y comparte hipotesis refutadas. Crea una "biblioteca de aprendizajes".

Error 4: No definir exito de antemano

Si no defines que resultado validaria tu hipotesis antes de analizar, terminaras interpretando cualquier resultado como validacion.

Solucion: Escribe tus umbrales de decision ANTES de ver los datos.

Error 5: Muestra insuficiente

Analizar 20 casos y concluir que hay una diferencia significativa.

Solucion: Calcula el tamano de muestra necesario antes de empezar. Si no tienes suficientes datos, espera o busca fuentes adicionales.

Framework practico: El canvas de hipotesis

Antes de cada analisis, completa este canvas:

CANVAS DE HIPOTESIS

1. HIPOTESIS
   "Creemos que [intervencion/variable] causa [resultado]
   porque [mecanismo]."

2. METRICAS
   - Metrica principal: _______________
   - Como se define: _______________
   - Periodo de medicion: _______________

3. DATOS NECESARIOS
   - Fuentes: _______________
   - Tamano de muestra minimo: _______________
   - Disponibilidad: _______________

4. METODO
   [ ] Observacional [ ] Cuasi-experimento [ ] Experimento

5. CRITERIOS DE EXITO (definir ANTES de analizar)
   - Hipotesis apoyada si: _______________
   - Hipotesis refutada si: _______________
   - Resultado inconcluso si: _______________

6. IMPLICACIONES
   - Si se valida, haremos: _______________
   - Si se refuta, haremos: _______________

7. RIESGOS Y LIMITACIONES
   - Variables no controladas: _______________
   - Sesgos posibles: _______________

Ejemplo completo: Aplicando el framework

Situacion

La empresa quiere saber si ofrecer una prueba gratuita de 14 dias (en lugar de 7) aumentaria las conversiones a pago.

Canvas completado

1. HIPOTESIS "Creemos que extender la prueba gratuita de 7 a 14 dias aumentara la conversion a pago en al menos 15%, porque los usuarios tendran mas tiempo para experimentar el valor del producto."

2. METRICAS

Metrica principal: Tasa de conversion de trial a pago
Como se define: (Usuarios que pagan en primeros 30 dias) / (Total que inicia trial)
Periodo de medicion: Cohorte de 8 semanas

3. DATOS NECESARIOS

Fuentes: Sistema de billing, base de usuarios
Tamano minimo: 1000 usuarios por grupo
Disponibilidad: Si, podemos hacer A/B test

4. METODO [X] Experimento: A/B test aleatorio

5. CRITERIOS DE EXITO

Apoyada si: Conversion aumenta 15%+ con significancia estadistica (p<0.05)
Refutada si: Conversion disminuye O aumenta menos de 5%
Inconcluso si: Aumenta 5-14% sin significancia estadistica

6. IMPLICACIONES

Si se valida: Implementar trial de 14 dias para todos
Si se refuta: Mantener trial de 7 dias, explorar otras intervenciones

7. RIESGOS

Variables no controladas: Calidad de leads podria variar en el periodo
Sesgos: Usuarios que eligen trial mas largo podrian ser diferentes

Cuando NO necesitas una hipotesis formal

Hay momentos donde la exploracion libre es apropiada:

Analisis exploratorio inicial: Cuando no conoces bien los datos y necesitas familiarizarte
Busqueda de anomalias: Detectar fraudes, errores, comportamientos inusuales
Generacion de hipotesis: Buscando patrones que luego formalizaras como hipotesis

Pero: Incluso en estos casos, cualquier hallazgo "interesante" debe ser validado con una hipotesis formal y datos nuevos antes de actuar.

Checklist de validacion

Antes de concluir que una hipotesis fue validada:

La hipotesis fue definida ANTES de analizar?
Los criterios de exito fueron definidos previamente?
El tamano de muestra es suficiente?
El metodo es apropiado para el tipo de conclusion?
Consideramos explicaciones alternativas?
El resultado es estadisticamente significativo?
El efecto es suficientemente grande para importar?
Documentamos el proceso completo?

Puntos clave de esta leccion

Analizar sin hipotesis lleva a descubrimientos falsos y desperdicio de recursos
Una buena hipotesis es especifica, medible, falsificable y relevante
Define los criterios de exito ANTES de ver los datos
El metodo de validacion debe ser apropiado para el tipo de conclusion deseada
Los experimentos controlados son el unico metodo que puede establecer causalidad
Los resultados negativos son tan valiosos como los positivos

Proxima leccion

En el siguiente modulo comenzaremos con lectura de visualizaciones: aprenderemos a identificar que tipo de grafico usar en cada situacion y como leer correctamente la informacion que presentan.

Quiz de comprension

Que hace que una hipotesis sea "falsificable" y por que es importante?
Por que es importante definir criterios de exito antes de analizar?
Cual es la diferencia clave entre un analisis observacional y un experimento controlado?
Por que es problematico cambiar la hipotesis despues de ver los datos?