Métodos de análisis multivariante

Los métodos de análisis multivariante se utilizan en la evaluación y recopilación de datos estadísticos para aclarar y explicar las relaciones entre las diferentes variables que se asocian a estos datos.

Las pruebas multivariantes se utilizan siempre cuando intervienen más de tres variables y el contexto de su contenido no está claro. El objetivo es tanto detectar una estructura, como comprobar los datos en busca de estructuras.

Los métodos de análisis multivariante pueden utilizarse para aumentar sistemáticamente la usabilidad de los sitios web. Mientras que las pruebas A/B siempre aíslan una sola página web, los métodos multivariantes muestran las relaciones e interacciones de varios elementos dentro de una página web. La importancia depende de cuáles y cuántos elementos de la página web se utilizan. Por lo general, se consideran variables todos los elementos de la página web que permiten al usuario interactuar con ella a través de la interfaz de usuario. Esto incluye, en particular, los que tienen un impacto en la tasa de conversión.

Información general

Originalmente, los métodos de prueba y análisis multivariados se utilizaban en estadística para descubrir relaciones causales. Dado que los cálculos manuales son muy complejos, los métodos sólo se hicieron viables en otros campos de aplicación con el desarrollo del hardware y el software correspondientes. Los métodos de análisis multivariante se utilizan en una gran variedad de áreas:

• Lingüística, Ciencias Naturales y Humanidades
• Economía, seguros y servicios financieros
• Minería de datos, big data y bases de datos relacionales

Los análisis multivariantes se suelen llevar a cabo mediante software para poder tratar las enormes cantidades de datos y controlar las variables modificadas en aplicaciones prácticas como las pruebas de usabilidad. Sin embargo, las pruebas multivariantes también pueden contribuir significativamente a mejorar la facilidad de uso a menor escala.

Tipos de métodos de análisis multivariante

Los métodos multivariantes pueden subdividirse según diferentes aspectos. En primer lugar, se diferencian en función de si el objetivo es descubrir una estructura dentro de la combinación de datos, o si se trata de comprobar los datos con una determinada estructura. a estructura Los métodos que determinan la estructura incluyen:

• Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios factoriales se centran en diferentes variables, por lo que se subdividen en análisis de componentes principales y análisis de correspondencia. Por ejemplo: ¿Qué elementos del sitio web tienen mayor influencia en el comportamiento de compra?
• Análisis de clústeres: Las observaciones se asignan gráficamente a grupos de variables individuales y se clasifican en función de ellas. Los resultados son conglomerados y segmentos, como el número de compradores de un determinado producto, que tienen entre 35 y 47 años y cuentan con una renta alta.

Los procedimientos de revisión estructural incluyen, entre otros, el:

• Análisis de regresión: Investiga la influencia de dos tipos de variables entre sí. Se habla de variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las denominadas variables explicativas, mientras que las segundas son variables explicativas. Las primeras describen el estado real a partir de los datos, las segundas explican estos datos mediante relaciones de dependencia entre las dos variables. En la práctica, varios cambios de elementos de la página web corresponden a variables independientes, mientras que los efectos sobre la tasa de conversión serían la variable dependiente.
• Análisis de la varianza: Determina la influencia de varias variables o de variables individuales en grupos mediante el cálculo de promedios estadísticos. Aquí se pueden comparar variables dentro de un grupo, así como diferentes grupos, dependiendo de dónde se deban asumir las desviaciones. Por ejemplo: ¿Qué grupos hacen clic con más frecuencia en el botón ‘Comprar ahora’ de la cesta de la compra?
• Análisis discriminante: Se utiliza en el contexto del análisis de la varianza para diferenciar entre grupos que pueden ser descritos por características similares o idénticas. Por ejemplo, ¿en qué variables se diferencian los distintos grupos de compradores?

Ejemplos

Una prueba multivariante de una página web puede presentarse de la siguiente manera simplificada. Elementos como los titulares, los teasers, las imágenes, pero también los botones, los iconos o los colores de fondo tienen diferentes efectos en el comportamiento del usuario. Se prueban diferentes variantes de elementos. En la prueba se identificarían inicialmente estos elementos y se mostrarían a los diferentes usuarios elementos diseñados de forma diferente. El objetivo sería obtener datos sobre los efectos de los cambios en términos de tasa de conversión u otros factores como el tiempo de retención, la tasa de rebote o el comportamiento de desplazamiento en comparación con otros conjuntos de elementos.

Significado para la usabilidad

Como método cuantitativo, el análisis multivariante es uno de los métodos más eficaces para probar la usabilidad. Al mismo tiempo, es muy complejo y a veces costoso. Se puede utilizar un software de ayuda, pero las pruebas como tales son considerablemente más complejas que las pruebas A/B en términos de diseño del estudio. La ventaja decisiva reside en el número de variables que se pueden considerar y su ponderación como medida de la importancia de determinadas variables.

Incluso cuatro versiones diferentes del titular de un artículo pueden dar lugar a tasas de clics completamente diferentes. Lo mismo ocurre con el diseño de los botones o el color de fondo del formulario de pedido. Por lo tanto, en casos individuales, vale la pena considerar desde una perspectiva multivariable también económicamente, especialmente para los sitios web con orientación comercial, como las tiendas en línea o los sitios web, que se van a amortizar a través de la publicidad.