¿Qué es la regresión a la media?

Definición y explicación

Si tu equipo favorito ganó el campeonato el año pasado, ¿qué significa eso para sus posibilidades de ganar la próxima temporada? Esta es una pregunta importante, a menudo con dinero u orgullo en juego (La Liga, ¿alguien?). En la medida en que esto se deba a la habilidad (el equipo está en buenas condiciones, el mejor entrenador, etc.), sus victorias indican que es más probable que ganen el próximo año. Pero cuanto mayor sea el grado en que esto se debe a la suerte (otros equipos envueltos en un escándalo de drogas, empate favorable, selecciones de draft resultaron bien, etc.), es menos probable que ganen el próximo año. Esto se debe al concepto estadístico de regresión a la media.

Regresión a los ejemplos de medias

Supongamos que ejecuta algunas pruebas y obtiene algunos resultados (algunos extremadamente buenos, otros extremadamente malos y otros en el medio). Debido a que hay alguna posibilidad involucrada en ejecutarlos, cuando se ejecuta la prueba de nuevo en los que eran extremadamente buenos y malos, es más probable que estén más cerca de los que están en el medio. Es regresión a la media.

Un ejemplo de juguete

Imagine que es un profesor y establezca a sus estudiantes una prueba de verdadero / falso con 100 preguntas, y sus estudiantes, inteligentes como son, lanzan una moneda para elegir una respuesta: cara = verdadera; cruz = falsa. Es de esperar que el promedio de los resultados de las pruebas sea de 50. Por supuesto, a través de la pura suerte, algunos estudiantes obtendrán una puntuación significativamente superior a 50 y otros sustancialmente inferior a 50. Si ingenuamente tomaras a tu 10% de estudiantes de mejor rendimiento y les dieras una segunda prueba usando la misma estrategia, se esperaría que la puntuación media fuera cercana a 50. Por lo tanto, sus estudiantes de mejor rendimiento «retrocederían» hasta la media de todos los estudiantes que tomaron el examen original.

Si, por otro lado, no hay ninguna posibilidad involucrada con los puntajes de los exámenes de sus estudiantes, esperaría que no hubiera una regresión a la media y que el 10% de los estudiantes principales fuera el mismo en el primer y el segundo examen. La mayoría de las situaciones se encuentran entre estos dos extremos, y se espera que haya una regresión a la media (y cuánto depende de cuánta probabilidad haya involucrada, o cuán ruidosa sea).

Otros ejemplos de regresión a la media

En ciencia

Si un ensayo sugiere que el producto químico para la salud YK7483 está superando a todos los demás tratamientos para la filariasis linfática (buscar esto no es para los pusilánimes), no debe poner toda su fe en ese resultado. Cuando haces una segunda prueba de YK7483, es más probable que esté más cerca de la media la segunda vez que la pruebas. Si tomaras el valor al pie de la letra, y no proyectaras el hecho de que probablemente regresará a la media, perderías tu dinero. En un estudio sistemático de este efecto, John Ioannidis analizó «49 de los hallazgos de investigación más apreciados en medicina en los últimos 13 años» y encontró que el 16% de los estudios se contradecían, el 16% tenía efectos que eran más pequeños en el segundo estudio que en el primero, el 24% permaneció en gran medida sin impugnar y solo el 44% se replicaron. Y recuerde, estos son los hallazgos de investigación más apreciados que esperaría que fueran más confiables, no solo cualquier muestra antigua.

En life

Su organización tiene un gran trimestre, cumpliendo y superando todos los objetivos establecidos. Si las razones subyacentes de su desempeño no cambian, lo hará peor el próximo trimestre.

Todo eso puede ser un poco deprimente, pero considera que también es cierto lo contrario. ¡Es probable que los eventos anormalmente malos sean menos malos la próxima vez que ocurran! Si el año pasado fue un año horrible para ti, deberías esperar que las cosas mejoren. Si tu equipo favorito terminó en el último lugar en la temporada anterior, ¡debería hacerlo mejor este año!