Triangular no significa promediar cada cifra disponible.
Triangular no significa promediar cada cifra disponible. Primero verifique que los métodos miden el mismo efecto, población, horizonte y variación de gasto. La divergencia puede señalar sesgo, diferencia de estimando o heterogeneidad real. La síntesis cuantitativa solo es legítima tras ese mapeo.
Decisión y método.
Base la decisión en evidencia compatible más identificable y use divergencias para definir pruebas siguientes, no para forzar una cifra. Cree ficha por método con tratamiento, contrafactual, resultado, población, período y unidad; excluya medidas de otra pregunta. Documente selección, confusión, contaminación, error de medida, especificación y extrapolación, indicando debilidades compartidas. Lleve estimaciones e incertidumbre a escala común. Combine solo estimaciones compatibles ponderando inversamente incertidumbre; si no, conserve varias cifras y haga decisión robusta a su intervalo.
Ejemplo calculado.
Experimento iROAS 1,40, error estándar 0,255; MMM compatible 1,80, 0,306. Atribución muestra 3,20, pero mide conversiones acreditadas, no efecto causal. Pesos inversos 15,38, 10,68. Síntesis = (1,40 × 15,38 + 1,80 × 10,68) ÷ 26,06 = 1,56. Error = √(1 ÷ 26,06) = 0,196, intervalo 1,18–1,95. Atribución sirve para recorrido pero no media causal; presupuesto se apoya en 1,56 y prueba robustez hasta 1,18.
Controles y límites.
Alinee tratamiento, población, resultado y horizonte; documente dependencias de datos y sesgos; solo compatibles entran en síntesis; pruebe decisión en intervalo. Ponderación inversa supone estimaciones comparables y poco dependientes. Intervalos estrechos pueden seguir sesgados por identificación deficiente y transportar experimento local al presupuesto nacional requiere justificación.
Recursos y fuentes.
Descargar registro de triangulación. Relacionado: elegir método adecuado, definir efecto causal, calibrar MMM, elegir protocolo. Fuentes: Gordon et al. (2019); Shadish, Cook y Campbell (2002); Salaka y Prabhu (2011).