Recursos de evidencia
Pregunta de decisión¿Cómo utilizar «Recursos de evidencia» para compartir métodos, datos, curvas, benchmarks y software entre temas?
¿Qué pruebas y recursos mantenidos alimentan las decisiones?Compartir métodos, datos, curvas, benchmarks y software entre los temas.
Pregunta rectora
¿Qué pruebas y recursos mantenidos alimentan las decisiones?
Compartir métodos, datos, curvas, benchmarks y software entre los temas. El resultado esperado es una decisión cifrada, con sus hipótesis, sus límites y una condición de revisión.
Profundización
Recursos de evidencia : mecanismos, mediciones y umbrales de decisión.
Un recurso de referencia solo es útil si se mantienen su perímetro, su versión, sus hipótesis, su procedencia y sus condiciones de uso.Métodos, datos, curvas y referencias deben poder vincularse a una decisión precisa. El lector debe distinguir valor observado, estimación, simulación y juicio editorial.
Observación o recurso identificado por su fuente, su población, su unidad, su periodo, su versión y sus derechos de uso.
Indicar fecha de recogida, actualidad pertinente para la decisión y cadencia de revisión; una fecha reciente no corrige una definición inadecuada.
Comparar distribuciones y métodos con un perímetro homogéneo; nunca tratar un benchmark externo como objetivo local automático.
Publicar tamaño de muestra, dispersión, exclusiones, transformaciones, sesgo de selección y límites de reproducibilidad.
Un recurso entra en una decisión solo si su procedencia, su aplicabilidad y sus transformaciones pueden auditarse.
Puntos de vigilancia
Las distinciones que evitan una lectura errónea.
Quién produjo el dato, cómo, sobre qué población y en qué fecha.
En qué sectores, escalas, horizontes y unidades puede usarse el recurso.
Qué ha cambiado, por qué y qué resultado anterior puede verse afectado.
Protocolo
Del encuadre a la validación.
Documentar fuente, método, periodo, grano, unidad, licencia y límites.
Verificar coherencia, valores extremos, reproducibilidad y sensibilidad.
Aportar un ejemplo de uso, un contraejemplo y la decisión que respalda.
Fijar propietario, cadencia, registro de cambios y regla de archivo.
Una referencia sin distribución induce una falsa precisión
Situación. Se publica un rendimiento medio de 1,8 a partir de 40 campañas, con mediana 1,1 y rango intercuartílico 0,6–2,0.
Cálculo. La media queda arrastrada al alza por unas pocas campañas extremas; no representa el resultado más frecuente.
Decisión. El recurso debe publicar distribución, población, unidad y método antes de cualquier uso comparativo.
Revisión contradictoria
Cinco preguntas que resolver antes de presentar una recomendación.
- ¿Es accionable la unidad?
Comprobar que corresponde al nivel en el que una decisión puede ejecutarse y seguirse. Una media más amplia puede invertir la lectura al ocultar segmentos, canales o periodos deficitarios.
- ¿Cubre el horizonte el mecanismo?
Recalcular la conclusión en una ventana corta y en una larga. Los costes inmediatos, la retención, la saturación y los efectos diferidos no se materializan en el mismo momento.
- ¿Representa el comparador realmente la ausencia de acción?
Explicar qué habría ocurrido sin la decisión. Una tendencia histórica o una atribución de contactos no basta si la selección, la estacionalidad o los cambios simultáneos siguen activos.
- ¿Qué hipótesis hace bascular la elección?
Identificar el parámetro que cambia la clasificación, publicar su rango plausible y mostrar el escenario prudente. Una recomendación sin sensibilidad oculta su principal riesgo.
- ¿Quién detiene o revisa la decisión?
Nombrar al responsable, la señal observada, el umbral y la fecha de revisión. Sin regla de parada, un piloto favorable se convierte fácilmente en un compromiso permanente nunca reevaluado.
Condiciones de aceptación
Lo que debe ser cierto antes de actuar.
- Ningún valor sin fuente, periodo, unidad y población.
- Ningún método sin hipótesis de identificación y contraindicaciones.
- Ninguna actualización silenciosa de un recurso utilizado para decidir.
Límites
Lo que el análisis no demuestra.
- Una referencia sectorial no es un objetivo normativo.
- Un dato público puede estar documentado y ser impropio para una decisión local.
- La actualidad no compensa una mala definición.
Referencias
Trabajos utilizados para encuadrar el método.
- Wilkinson, M. D. et al. (2016), « The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management », Scientific Data.
- Peng, R. D. (2011), « Reproducible Research in Computational Science », Science.
Cuestiones que resolver
Elija su
próxima decisión.
Empiece por la incertidumbre que más puede cambiar la elección: demanda, margen, canal, medición, capacidad o riesgo.
Conjunto de datos de marketing mix modeling descargable con diccionario, perfil de calidad, periodo de validación y usos autorizados.
Comparar experimento, cuasi-experimento, MMM, atribución, encuesta y modelo de elección según pregunta, estimando, sesgo, granularidad y horizonte.
Comparar lineal, exponencial, Hill y spline monótona por soporte, saturación, pendiente marginal, incertidumbre y uso decisional.
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