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
- —Evaluación de efectividad de campañas de marketing
- —Diseño y análisis de pruebas A/B de producto
- —Análisis de impacto de cambios de precio o política
- —Medición causal de iniciativas operativas
- —Análisis retrospectivo sin experimento controlado
- —Pruebas de hipótesis de negocio con significancia estadística
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