Espera que los resultados extremos regresen hacia la media

Un rendimiento inusualmente bueno o malo predice un rendimiento más promedio la próxima vez: tenlo en cuenta antes de elogiar o culpar.

Why it works

La regresión a la media es una inevitabilidad matemática siempre que el rendimiento implica tanto destreza como azar. La heurística de representatividad hace que la gente la ignore: explican los resultados extremos como si reflejaran plenamente la realidad subyacente («ha dado un giro» / «esta persona no tiene remedio») en lugar de reflejar en parte una fluctuación por azar. Esto produce la famosa ilusión de intervención: el feedback duro tras un mal rendimiento «funciona» y el elogio tras uno bueno «perjudica», simplemente porque los resultados extremos regresan, con independencia de la intervención.

How to do it

1. Tras observar un resultado inusualmente alto o bajo, pregunta: «¿Cuánto de esto podría deberse a una fluctuación por azar alrededor de la media real?».
2. Predice que el siguiente resultado probablemente estará más cerca de la media a largo plazo de la persona o el proceso, y no será tan extremo.
3. Antes de atribuir un cambio a una intervención, verifícalo con más de una o dos observaciones de seguimiento.
4. Separa el feedback sobre lo que puedes observar de las conclusiones sobre el talento o el estado subyacentes.

Evidencia

La regresión a la media es una propiedad matemática de las variables correlacionadas (Francis Galton la identificó en 1886). El ejemplo de la ilusión de intervención de Kahneman (instructores de vuelo que elogian frente a los que critican) ilustra cómo ignorar la regresión provoca atribuciones causales falsas; es un ejemplo didáctico, no un estudio formal. (mechanistic)

Cuánto regresa un resultado depende de con qué fuerza lo determinan la destreza frente a la suerte; la regresión importa más en ámbitos de alta varianza e influidos por la suerte que en los muy determinados por la habilidad.

Sources

• Galton (1886), Regression towards mediocrity in hereditary stature, Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland

Common mistake

Tratar la regresión como una razón para ignorar el feedback: las mejoras reales de destreza existen, pero deberían confirmarse a lo largo de múltiples observaciones, no inferirse de un único resultado extremo.