Inferencia causal Cuasiexperimentos

Quasi-experiments Causal Inference

Tu PM olvidó ejecutar una prueba A/B… ¿y ahora qué?

Este artículo es la Parte 1 de n (dependiendo de cuánto termine divagando) en una serie de artículos sobre el uso de cuasi-experimentos para la inferencia causal. En resumen, la Parte 1 explicará los porqués y los cómos de los cuasi-experimentos, así como las sutilezas involucradas al aplicar enfoques como el PSM. En la Parte 2, hablaré más sobre las limitaciones de los cuasi-experimentos y en qué debes tener precaución al tomar decisiones basadas en ellos. También propondré un marco para la estimación del impacto heterogéneo que puede ayudar a superar el sesgo de extrapolación. En la Parte 3… todavía no estoy seguro.

Tal vez también hayas encontrado otros artículos que explican los Cuasi-Experimentos, pero aún así voy a intentar explicarlo a mi manera. Léelo.

¿Por qué la inferencia causal?

El costo de desarrollar y lanzar productos y características se justifica en última instancia por el impacto positivo en el consumidor. Por lo tanto, no es sorprendente escuchar a los gerentes de producto hacer todo tipo de afirmaciones, como “¡Nos complace anunciar que nuestro último lanzamiento de características ha llevado a un impresionante aumento del 12% en los ingresos!”

Suena fabuloso y, para ser honesto, la mayoría de los gerentes de alto nivel están más que felices de aceptar tales afirmaciones como la verdad. Mi objetivo hoy es convencerte de que examines más a fondo los métodos de inferencia causal que (deberían) respaldar estas afirmaciones. Con un mejor entendimiento de la inferencia causal, estarás en una mejor posición para evaluar el impacto que los productos y características traen a tus usuarios y a tu empresa.

Veamos qué tiene que decir ChatGPT sobre por qué se necesita la inferencia causal para los productos:

• Variational Autoencoder (VAE) con Distribución Discreta utilizando ...
• Análisis de Grafos Grandes con PageRank
• Construye un ChatBot personalizado basado en IA utilizando Langchai...

La inferencia causal empodera a los equipos de producto con la capacidad de ir más allá de simplemente observar correlaciones en los datos y establecer una comprensión más profunda de los mecanismos causales que impulsan el rendimiento del producto. (sorprendentemente ya expresado de manera más concisa que cualquier cosa que yo pueda producir)

Un aspecto que vale la pena mencionar aquí es la idea de correlación y causalidad.

La correlación no implica causalidad. (no frunzas los ojos todavía)

Seamos honestos, muchos de nosotros lo decimos y pensamos que sabemos lo que significa. Cuando alguien nos pregunta…