Cuando los investigadores de negocios analizan datos, a menudo se basan en suposiciones para comprender sus hallazgos. Pero, como cualquier otra persona, pueden encontrarse con serios problemas si esas suposiciones resultan ser erróneas, lo que puede ocurrir con más frecuencia de la que creen en finanzas.
Eso es lo que descubrimos en un estudio reciente que analizó datos financieros de aproximadamente mil importantes empresas estadounidenses.
Una de las suposiciones más comunes en el análisis de datos es que las cifras seguirán una distribución normal, un concepto central en estadística conocido como la curva de campana. Si alguna vez ha observado un gráfico de la estatura de las personas, habrá visto esta curva: la mayoría se agrupa cerca del centro, con menos en los extremos. Es simétrica y predecible, y a menudo se da por sentado en la investigación.
Pero ¿qué sucede cuando los datos del mundo real no siguen esa curva definida?
Somos profesores que estudiamos negocios, y en nuestro nuevo estudio analizamos datos financieros de empresas estadounidenses que cotizan en bolsa: aspectos como el valor de mercado de la empresa, la cuota de mercado, los activos totales y otras medidas y ratios financieros similares. Los investigadores suelen analizar este tipo de datos para comprender cómo funcionan las empresas y toman decisiones.
Descubrimos que estas cifras a menudo no siguen la curva de campana. En algunos casos, encontramos valores atípicos extremos, como el de algunas grandes empresas miles de veces más grandes que otras más pequeñas. También observamos distribuciones “sesgadas a la derecha”, lo que significa que los datos se agrupan en el lado izquierdo del gráfico.
En otras palabras, los valores se encuentran en el extremo inferior, pero hay algunas cifras realmente altas que estiran el promedio hacia arriba. Esto tiene sentido, ya que en muchos casos las métricas financieras solo pueden ser positivas; por ejemplo, no encontrará una empresa con un número negativo de empleados.
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¿Por qué es importante?
Si los investigadores de negocios se basan en suposiciones erróneas, sus conclusiones (sobre qué impulsa el valor de la empresa, por ejemplo) podrían ser erróneas. Estos errores pueden tener repercusiones externas e influir en las decisiones empresariales, las estrategias de los inversores o incluso en las políticas públicas.
Tomemos como ejemplo la rentabilidad de las acciones. Si un estudio asume que esos rendimientos se distribuyen normalmente, pero en realidad están sesgados o llenos de valores atípicos, los resultados podrían estar distorsionados. Los inversores que deseen utilizar esa investigación podrían verse engañados.
Los investigadores saben que su trabajo tiene consecuencias reales, por lo que a menudo dedican años a perfeccionar un estudio, recopilar comentarios y revisar el artículo antes de que sea revisado por pares y preparado para su publicación. Pero si no comprueban si los datos de finanzas, se distribuyen normalmente, pudiendo pasar por alto un fallo grave. Esto puede perjudicar incluso estudios bien diseñados.
En vista de esto, animamos a los investigadores a preguntarse: ¿Entiendo los métodos estadísticos que utilizo? ¿Estoy comprobando mis suposiciones o simplemente asumiendo que son correctas?
Lo que aún no se sabe
A pesar de la importancia de las suposiciones sobre los datos, muchos estudios no presentan pruebas de normalidad. Como resultado, no está claro cuántos hallazgos en la investigación financiera y contable se basan en bases estadísticas poco sólidas. Necesitamos más trabajo para comprender la frecuencia de estos problemas y fomentar las mejores prácticas para evaluarlos y corregirlos.
Si bien no todos los investigadores necesitan ser estadísticos, sería prudente que quienes utilizan datos se preguntaran: ¿Qué tan normal es esto?
*Brian Blank es Profesor Asociado de Finanzas en Universidad Estatal de Mississippi; Gary F. Templeton es Profesor de Sistemas de Información Gerencial en la Universidad de Virginia Occidental.
Este texto fue publicado originalmente en The Conversation
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