Versión online: https://www.eduardoaguayo.cl/blog/promedios-en-ux-tendencias-modas.
"Hay dos panes. Usted se come dos. Yo ninguno. Consumo promedio: un pan por persona", decía Nicanor Parra para ejemplificar la trampa de la MEDIA, el falso amigo de todo #UXResearch a la hora de buscar tendencias a partir de cuestionarios con escalas de valoración (Likert). ¿Cómo lo resolvemos?
Siempre que escucho a un comentarista deportivo hablar de 1,5 goles por partido, se me ocurre (además de la duda de cómo sería un ½ gol) que la cifra obedece más a un populismo estadístico que al hecho de que un determinado equipo habitualmente convierta uno o dos goles en cada partido.
Quizás uno de los motivos es que solemos entender por “promedio” a la #media aritmética o estadística (sumar los valores y dividir por N de respuestas), cuando en realidad se trata de la tendencia central de un conjunto de valores, independiente de la operación que realicemos para obtenerlo.
Por otra parte, la investigación de usuarios es una actividad eminentemente cualitativa, orientada a descubrir necesidades y valoraciones emocionales de las personas, por lo que éstas deben ser tratadas como respuestas individuales, siendo incluso comunicadas en relación a su propio contexto, evitando la despersonalización de la agregación de resultados ("12 de 30 entrevistados creen…").
El gran problema con calcular la media en una consulta para #UX pasa por su carácter cualitativo y acotado, donde las consultas son ejecutadas sobre grupos específicos de usuarios. La operación matemática de la media implica identificar las respuestas en forma numérica, lo cual puede generar lecturas extrañas, como la presencia de respuestas intermedias (desacuerdo + acuerdo ≠ neutro), o incluso falacias debido a casos extremos o variaciones en el número de respuestas del estudio.
Sin embargo, hay más formas de encontrar una tendencia central o promedio que la media:
➡️ #Mediana: Es la medida de tendencia central que se obtiene al ordenar los valores de menor a mayor y seleccionando el valor que se encuentra en la mitad de la distribución. Si bien es una buena medida para evitar problemas de escala frente a casos extremos, el valor final obtenido puede ser derivado y no real.
➡️ #Moda: Es el valor más frecuente en un conjunto de datos; en mi opinión, la mejor forma de mantener la rigurosidad del estudio, ya que no implica transformar valores (las respuestas pueden ser las originales), y no hay respuestas calculadas o derivadas: simplemente el más frecuente será tomado como tendencia principal, pudiendo reconocer tendencias secundarias o terciarias de ser necesario.
Así que recuerden: MODA por sobre MEDIA, y no, no puedes partir a una persona en dos. No para UX, al menos 😅
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