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Al trabajar con proyectos de Analytics, hay algunas cuestiones que se dejan de lado o que se menosprecian y que deben ser consideradas. Esa cara oculta de Analytics es la que te invitamos a conocer para que entiendas que Analytics es más que datos.

Tomamos algunos ejemplos del libro Correlaciones Espureas de Tyler Vigen para ilustrar correlaciones estadísticas extrañas. Con ellas te mostramos que la correlación no implica causalidad o explicación de lo que estamos estudiando. Este caso es un claro ejemplo del uso incorrecto de la estadística, por lo que debemos tener cuidado y estar atentos a cómo usamos las herramientas con las que trabajamos para no llegar a conclusiones incorrectas.

Una práctica recomendable para no caer en este error es trabajar de a dos personas cuando se trabaja con datos. Así nos aseguramos de que la otra persona entienda cómo estamos utilizando e interpretando la información. Justamente, la interpretación y distinción entre lo que dice y lo que no dice un dato es otro tema con el que se debe estar atento al trabajar con Analytics.

También debemos cuestionar el supuesto generalizado sobre la distribución normal que siguen los datos en Gestión Humana. La realidad es que gran parte de los datos de Psicología Organizacional y de Recursos Humanos no siguen la distribución normal, entonces ¿estamos usando las herramientas adecuadas para medir/evaluar nuestros procesos? ¿sabemos sobre qué supuestos están elaborados los tests que implementamos?

Otro tipo de supuestos con los que hay que tener son los prejuicios o sesgos de la empresa relacionados con la cultura, el desempeño, el potencial, la edad, el modelo de competencias, entre otros. Si consideramos estos sesgos, podemos entender con qué ojos la gente va a ver los datos y las conclusiones a las que lleguemos.

El 90% de los datos que tenemos son basura. Muchas veces nos preocupamos por juntar datos, pero no podemos responder si lo que guardamos realmente nos van a servir para responder las preguntas que nos preocupan.

Analytics entonces implica saber usar de forma correcta las herramientas estadísticas y conocer sus supuestos, así como saber cómo interpretar de forma acertada los datos y reconocer los prejuicios que pueden teñir nuestras interpretaciones sobre ellos.

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