Por qué si resultas positivo en una enfermedad rara, no debes preocuparte

probabilidad de padecer una enfermedad rara

Mario ha dado positivo en la prueba de la tos raruna. Una enfermedad que provoca la muerte. La padecen una de cada mil personas. El test resulta positivo en el 5% de las personas sanas. ¿Cómo de preocupado estarías si fueses Mario?

Si yo fuese Mario, no estaría muy preocupado, le explico el porqué.  ¿Cuál es la probabilidad de que una persona escogida al azar dé positivo en la prueba de la tos raruna?

En el mundo de Mario viven 100.000 personas. La incidencia de la enfermedad es de 1 cada 1.000, por tanto, hay 100 personas enfermas y 99.900 sanas.

La prueba de la tos raruna es muy eficaz, detecta el 99% de los casos. Es capaz de detectar a 99 de cada 100 enfermos. ¿Debería estar Mario preocupado por dar positivo en una prueba tan eficaz en la detección de la enfermedad?

Antes de responder, debemos tener en cuenta el dato de falsos positivos, que es un 5%. Si aplicásemos la prueba a toda la población, resultaría positiva en 4.995 personas sanas (el 5% de 99.900).

En el total de la población, darían positivo 5.094 personas. De las cuáles 4.995 no padecen la enfermedad, (el 5% de la población sana), y 99 están realmente enfermas, (el 99% de los enfermos).

Por tanto, la probabilidad de que Mario padezca la tos raruna, habiendo dado positivo en la prueba, es 99/5094=0,019. Mario sólo tiene un 1,9% de probabilidad de padecer la tos raruna.

La tos raruna es una enfermedad inventada para ilustrar este ejemplo, pero piense en enfermedades serias de nuestro mundo, como el VIH. Además de la sensitividad de la prueba, (capacidad para detectar la enfermedad), debemos fijarnos en la tasa de falsos positivos. En casos de enfermedades raras, casi siempre es más probable ser un falso positivo que un enfermo.

NOTA: Esto no quiere decir que el hecho de dar positivo sea algo banal. Piense que las opciones de Mario de padecer la tos raruna antes de dar positivo eran de 0,1% (1 de cada mil). Por tanto, tras dar positivo, sus opciones de padecer la enfermedad han aumentado en más de 1800%, suben hasta el 1,9%.

¿Qué hace un analista web?

que hace un analista digitalLa profesión de analista web es relativamente nueva y ha ido ganando importancia en los últimos años, en la actualidad es un perfil con alta demanda y muy bien cotizado. El objetivo de este post es explicar en qué consiste el trabajo de un analista web, ya que a pesar de ser una profesión en auge, es una incógnita para aquellos que no trabajan en el “mundo online”.

En primer lugar, hay que decir que el término “analista web “ está obsoleto, se ha transformado en “analista digital”, ya que ahora la página web es sólo uno de los varios activos digitales que las empresas tienen, por lo que el término “analista web” se ha quedado corto y hoy se necesita englobar al “analista de aplicaciones”, de “máquinas de vending”, “de smart tv”, “de frigórificos..” etc. (El Internet de las cosas ya es el presente y las interacciones de los usuarios con las “cosas” también son analizadas).

Internet es el canal de venta principal de muchas empresas, el eCommerce a nivel mundial crece a un ritmo superior al 10% anual, en España el crecimiento del negocio online supera el 20%, estos datos convierten al canal online en un factor clave para el crecimiento de las compañías, de ahí la importancia del analista digital.

¿Qué hace un analista digital?

El analista digital es el encargado de realizar recomendaciones para el negocio en base al análisis del comportamiento de los usuarios en los diferentes activos digitales de la empresa.

Es decir, el analista digital es el responsable de elegir las herramientas de medición adecuadas, decidir qué y cómo debe medirse y asegurarse de que aquello que se quiere medir se está midiendo correctamente. Además del comportamiento de los usuarios frente a la web, lo cual permite detectar fallos y realizar mejoras (botones no visibles, textos confusos en algún idioma, errores en la navegación, etc.), una parte fundamental del trabajo del analista es monitorizar el funcionamiento de las distintas campañas de marketing y dar respuesta a preguntas como; ¿es rentable pagar 20 céntimos por click en un anuncio de Google? ¿Venden más las campañas de e-mail que se envían los viernes a la tarde o las de los miércoles a las 9h?

Cada vez que nos conectamos a Internet (y también cuando no lo hacemos), generamos una gran cantidad de datos, si estos datos son analizados pueden convertirse en información valiosa sobre nosotros. Hace tiempo escribí un post con un ejemplo sobre esto “La relación oculta entre tus tarjetas de crédito y tu privacidad”.

¿Qué requisitos debe cumplir un analista digital?

Los requisitos que un buen analista digital debe cumplir son varios; en primer lugar debe ser una persona con capacidad de análisis, que domine las herramientas de medición digital, con conocimientos del mundo online, arquitectura web, navegación en aplicaciones, etc. y algo no menos importante, debe entender el negocio que está analizando y conocer cuáles son sus objetivos. En España la carrera de analista digital como tal todavía no existe, pero cada vez hay más formaciones y masters especializados, por lo que si te gustaría dedicarte a la analítica digital, es un buen momento. 😉

Adobe Sitecatalyst (Omniture): El informe de Anomaly Detection

Anomaly Detection report (Adobe Sitecatalyst)

Adobe Sitecatalyst (Omniture), junto con Google Analytics, es la herramienta más potente de analítica web que existe. Para sacarle partido es necesario personalizar la implementación mediante creación de variables y métricas que permitan medir características propias de nuestro site. Dejando a un lado estos informes personalizados, Sitecatalyst viene “de serie” con varios reportes que pueden ser muy útiles en cualquier site, entre ellos se encuentra el de Anomaly Detection.

El informe de Anomaly Detection es muy útil cuando necesitamos identificar de forma rápida en qué momentos la página ha sufrido algún evento que se sale de lo habitual, desde una caída del servidor o un incremento de Pageviews en una landing, hasta algo más sutil, como un cambio drástico en el Average Order Value (que podría alertarnos sobre un error en el precio de algún producto).

Este informe se encuentra dentro de Site Metrics > Anomaly Detection, su función es examinar el histórico de datos de nuestra Report Suite y crear un pronóstico de los valores esperados bajo un 95% de nivel de confianza. Cualquier valor que se salga de los valores esperados, es marcado como anómalo.

En el informe de Anomaly Detection, debemos seleccionar la métrica cuyo valor esperado queremos examinar, y seleccionar el período de tiempo hacia atrás en el que queremos que se base la predicción. A este período, Sitecatalyst lo denomina “training period”, y en esto no es muy flexible ya que sólo permite tres opciones: 30, 60, o 90 días.

La herramienta utiliza *tres algoritmos para calcular los valores esperados en base al Training period que hemos seleccionado. Una vez que se ejecuta el informe, muestra con puntos verdes los valores por encima de lo esperado, y en azul aquellos que están por debajo. Cuando consultamos este informe, debemos tener en cuenta si el período que estamos examinando o sobre el que se está basando la predicción, está afectado por factores estacionales, como puede ser la navidad en un eCommerce de juguetes.

*“to calculate the data, the daily total for each metric is compared with the training period using each of the following algorithms:

  • Holt Winters Multiplicative (Triple Exponential Smoothing)
  • Holt Winters Additive (Triple Exponential Smoothing)
  • Holts Trend Corrected (Double Exponential Smoothing)

Each algorithm is applied to determine the algorithm with the smallest Sum of Squared Errors (SSE). The Mean Absolute Percent Error (MAPE) and the current Standard Error are then calculated to make sure that the model is statistically valid.” (Adobe documentation)

Blog personal Miguel Molina Alen | Psicología, Marketing, Actualidad TIC

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