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
- Cuando observes un desempeño extremo (muy bueno o muy malo), pregúntate: «¿Cuánto de esto podría ser variación aleatoria?»
- Resiste atribuir la regresión posterior a tu intervención a menos que tengas una comparación controlada.
- 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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More practices for Descuido de la tasa base: por qué ignoramos las probabilidades
- Pregunta por la tasa base antes de evaluar el caso específico
Antes de juzgar cualquier instancia individual, establece primero con qué frecuencia ocurre este tipo de cosa en general.
- Usa la previsión por clase de referencia para estimar proyectos
Estima cuánto han tardado históricamente proyectos similares antes de estimar tu proyecto específico.
- Actualiza las creencias por grados, no de golpe
Trata la nueva información como evidencia que desplaza probabilidades, no como una prueba que lo cambia todo.
- Identifica siempre el denominador al evaluar riesgo o éxito
Cuando un número o una historia es llamativo, pregunta: «¿De cuántos casos totales?»
- Invoca deliberadamente la vista externa para las decisiones importantes
Para cualquier predicción de alto riesgo, oblígate a empezar por cómo suelen ir las cosas, no por cómo se siente tu situación.
- Practica la calibración probabilística rastreando tus predicciones
Asigna estimaciones de probabilidad explícitas a tus predicciones y rastrea si se cumplen en la proporción correcta.
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