Espera la regresión a la media en los resultados extremos

Un desempeño inusualmente bueno o malo tiende a ir seguido de un desempeño más promedio, no por algo que hayas hecho.

Why it works

La regresión a la media es una propiedad matemática de cualquier variable medida con componentes aleatorios: es probable que los valores altos extremos vayan seguidos de valores más bajos, y viceversa, simplemente porque la lectura extrema reflejaba en parte una racha de suerte. Las personas atribuyen erróneamente de forma sistemática esta regresión a sus propias acciones (el entrenador cuya crítica dura tras un mal partido parece producir una mejora): el ejemplo clásico de Kahneman de un mecanismo que crea creencias causales falsas.

How to do it

  1. Cuando observes un desempeño extremo (muy bueno o muy malo), pregúntate: «¿Cuánto de esto podría ser variación aleatoria?»
  2. Resiste atribuir la regresión posterior a tu intervención a menos que tengas una comparación controlada.
  3. Usa promedios a lo largo del tiempo en lugar de lecturas extremas únicas como tu referencia.

Evidencia

La regresión a la media está derivada matemáticamente y documentada en una amplia gama de entornos aplicados, desde el rendimiento atlético hasta la progresión de los síntomas médicos. Kahneman documentó la atribución errónea de los efectos de regresión en el entrenamiento de instructores de vuelo y en otros contextos. (observational)

Sources

  • Kahneman (2011), Thinking, Fast and Slow — regression to the mean and misattribution chapter

Common mistake

Concluir que una respuesta dura «funcionó» porque el desempeño mejoró después de ella, sin controlar la regresión que habría ocurrido de todos modos.

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