EvidenceFirst
Diseña el estudio correcto antes de recopilar un solo datoDiseñamos el estudio correcto antes de que empieces a recopilar datos. Cuando llegan los resultados, el análisis ya está definido. Sin sesgos, sin cambiar el plan a mitad de camino. Porque las decisiones que afectan a personas merecen estar basadas en evidencia rigurosa y ética.
El Problema
Sin grupo de control, cualquier diferencia observada entre resultados puede atribuirse al programa o a múltiples factores externos que no se están teniendo en cuenta. Esto hace imposible establecer una relación causal sólida. Cuando la muestra es insuficiente, por ejemplo con solo 30 casos, la capacidad para detectar efectos reales se reduce drásticamente, aumentando el riesgo de conclusiones erróneas o poco fiables. Además, el problema no siempre está en la cantidad de datos, sino en lo que se mide: con frecuencia se utilizan variables disponibles o fáciles de registrar, en lugar de aquellas que realmente responden a la pregunta de investigación.
Con evidencefirst
El estudio se diseña con 200 participantes en el grupo del programa y 200 en el grupo de control, asegurando la potencia estadística necesaria para detectar efectos iguales o superiores al 15%. Desde el inicio se identifican y controlan las posibles variables de confusión. Los resultados muestran una reducción del 19% con significación estadística (p < 0,01). Con esta evidencia, el consejo dispone de una base sólida para aprobar la expansión del programa.
sin evidencefirst
El programa se implementa sin un grupo de control y únicamente se compara la situación antes y después de su puesta en marcha. Aunque se observa una reducción del 8% en el absentismo, no es posible atribuir ese cambio al programa con certeza. Factores externos, como la estacionalidad u otras variaciones del contexto, también pueden influir en el resultado. Ante la falta de evidencia causal sólida, el consejo no valida el impacto del programa y decide no continuar con su expansión.
Diseño de estudio
- Pre-registro + protocolo + plan de análisis
- Antes de recopilar un solo dato
Análisis Completo
- Diseño + ejecución + informe ejecutivo + código reproducible
SaAs equipos
- Para organizaciones que realizan múltiples estudios al año