Ciencia de Datos
Análisis Estadístico y Experimentación
2–6 semanas¿Tu campaña realmente funcionó o fue el mercado? ¿Este cambio de producto causó el aumento en retención o fue coincidencia? Diseñamos y analizamos experimentos que separan el efecto real del ruido estadístico — y cuando no puedes hacer un experimento controlado, aplicamos métodos causales que responden igualmente las preguntas difíciles. Es la diferencia entre datos y evidencia. Técnicamente: diseño de experimentos con análisis de poder y tamaño de muestra, pruebas A/B con corrección de comparaciones múltiples, testing secuencial, y causalidad con diferencias en diferencias (DiD), control sintético, regresión discontinua y matching por propensity score.
Casos de uso
- —Quieres saber si una campaña realmente generó impacto o solo coincidió con el mercado
- —Necesitas diseñar y leer pruebas A/B sin caer en conclusiones prematuras
- —Buscas medir el efecto real de cambios de precio, política o producto
- —Quieres evaluar iniciativas operativas aunque no exista un experimento perfecto
- —Necesitas convertir hipótesis de negocio en evidencia estadística accionable
Entregables
- —Diseño de experimento con análisis de poder y tamaño de muestra
- —Reporte de análisis con tamaños de efecto e intervalos de confianza
- —Análisis de significancia estadística con corrección de comparaciones múltiples
- —Modelos causales para settings observacionales (DiD, control sintético, RDD)
- —Resumen ejecutivo con recomendaciones de decisión