Por: Daniel Céspedes
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Una pareja de amigos tiene un hijo de año y medio que no duerme más de dos horas seguidas, solo come fruta, no se deja cargar por nadie, y ha estado hospitalizado tres veces en el último año. Por esta razón, cariñosamente le llamamos “el anticonceptivo”. La situación ha sido tan complicada que los padres decidieron no tener un segundo hijo, por temor a que tenga características similares a su primer hijo.
Sin embargo, este razonamiento ignora por completo el concepto de “regresión a la media”, un fenómeno estadístico que ocurre cuando un valor extremo en una variable tiende a ser seguido por valores más cercanos al promedio en mediciones subsiguientes. Dicho de otra forma, si un primer evento es extremo, como en el caso del hijo de mis amigos, el segundo evento tiende a ser menos extremo y más cercano al promedio. Esto quiere decir que es más probable que un segundo hijo tenga menos dificultades en su crianza que su hermano mayor. Aunque cada niño es único, estadísticamente hablando, no es común que dos eventos extremos ocurran consecutivamente, tal como sucede con una moneda; obtener cara varias veces seguidas es inusual y difícil de repetir.
La regresión a la media es un término acuñado por Sir Francis Galton, quien observó que los padres altos tienden a tener hijos más bajos que ellos, mientras que los padres bajos usualmente tienen hijos más altos.
Aunque la regresión a la media suena obvia en retrospectiva, es fácil ignorar este concepto en la vida cotidiana. Por ejemplo, cuando concluimos que nuestro equipo deportivo favorito siempre baja de rendimiento después de un desempeño excepcional, o cuando observamos que después de un día extraordinariamente caluroso, los días siguientes son más frescos. En estos casos, no existe un patrón o una causalidad; es simplemente la regresión a la media. Cuando observamos eventos extremos, como grandes éxitos o fracasos, olvidamos lo raros que son, y cuando son seguidos por eventos más normales, intentamos explicar por qué ocurrieron, olvidando que estos eventos “normales” son comunes y que no nos debería sorprender que sucedan.
Las empresas tampoco están exentas de interpretar mal los datos y ver patrones inexistentes. Por ejemplo, cuando una empresa lanza un producto innovador que resulta ser un éxito fenomenal, puede concluir erróneamente que los siguientes productos tendrán un éxito similar y pedir mucho más inventario del necesario para su lanzamiento, cuando lo más probable es que las ventas de los siguientes productos estén más alineadas con el promedio general.
Existe amplia evidencia que demuestra que las predicciones intuitivas tienden a ser excesivamente confiadas y demasiado extremas. Por esta razón, es importante mejorar nuestra habilidad analítica teniendo en cuenta la regresión a la media. Para ello, cuando estemos analizando un evento, sea positivo o negativo, siempre debemos seguir el siguiente proceso:
- Identificar si el evento es regresivo. ¿El resultado está sujeto a variabilidad común? El rendimiento de empleados, resultados de exámenes, ventas mensuales, etc., son ejemplos de resultados donde debe haber regresión. Recuerda que siempre que la correlación no sea perfecta, habrá regresión a la media.
Supongamos que estás haciendo la proyección de ventas para el mes que apenas empieza y observas que las ventas del mes anterior fueron excepcionalmente altas. Sin embargo, al calcular la correlación de las ventas mensuales de los últimos seis meses, observas que la correlación es de 0.47, lo cual indica que no hay una correlación fuerte.
Nota: para calcular la correlación de las ventas mensuales puedes usar la fórmula COEF.DE.CORREL en Excel.
- Ajusta tus Predicciones Intuitivas: Cuando hagas una predicción intuitiva basada en datos extremos, ajusta tu estimación hacia el promedio. Considera que los resultados extremadamente buenos o malos tienden a moverse hacia la media en futuras observaciones. Mientras menor sea la correlación entre las variables que estés analizando, mayor debe ser el ajuste hacia el promedio.
La baja correlación sugiere que, en lugar de esperar que el próximo mes las ventas sean igual de altas que en el mes actual, deberíamos esperar que las ventas reales se acerquen más al promedio; es decir, que haya regresión a la media. Por ejemplo, si las ventas mensuales promedio de los últimos seis meses fueron de cien unidades, y el mes pasado se vendieron 150 unidades, la proyección para este mes debería estar entre 120 y 130 unidades, en lugar de las 160 que proyecta el director comercial, basado en el éxito del mes pasado.
- Aprende de la experiencia: Compara los resultados reales con las predicciones ajustadas y realiza las correcciones necesarias en futuras predicciones. Si las ventas reales fueron de 90 unidades, lejos del pronóstico ajustado e incluso inferior al promedio, investiga qué pudo haber causado esa menor venta.
La razón puede ser que en el mes hubo tres días feriados, lo cual impactó negativamente las ventas. Este aprendizaje debe registrarse para incorporarlo en las proyecciones futuras.
El concepto de la regresión a la media es un principio estadístico fácil de entender, pero igualmente fácil de olvidar. A los seres humanos les fascina encontrar patrones y causalidades donde no las hay, por lo que es importante ser más conscientes de este concepto e integrarlo en nuestra toma de decisiones y predicciones, haciendo que sean menos sesgadas y, por ende, más útiles.
En Focuss SCM, nuestro software de cadena de suministro, incorporamos en los algoritmos de dimensionamiento y ajustes de los inventarios objetivo diferentes elementos que incorporan el concepto de regresión a la media: Por ejemplo, las cantidades a reponer se determinan con consumo real en lugar de pronósticos sesgados. Adicionalmente, cuando se detectan demandas extraordinarias, Focuss SCM genera alertas para que el usuario analice y determine si el consumo es atípico y se debe excluir del análisis o no de los cálculos.
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