Představte si, že společnost investuje do nového vzdělávacího programu pro své zaměstnance. Po několika měsících vyhodnotí jeho přínos a zjistí, že zaměstnanci, kteří školení absolvovali, dosahují o 25 % vyšší produktivity než jejich neproškolení kolegové.

Zdá se, že investice do vzdělávání přinesla skvělé výsledky. Jenže je tu jeden háček.

Co když se školení účastnili především zkušenější a motivovanější zaměstnanci, kteří měli lepší výsledky už před jeho zahájením?

Můžeme pak skutečně tvrdit, že za vyšší produktivitou stojí právě školení?

Podobné situace vznikají při vyhodnocování marketingových kampaní, zdravotnických intervencí nebo změn firemních procesů. Dvě skupiny mohou vykazovat rozdílné výsledky, ale příčina těchto rozdílů nemusí být na první pohled zřejmá.

Jak tedy oddělit skutečný efekt určitého opatření od vlivu ostatních faktorů?

Jednou z možností je statistická metoda Propensity Score Matching (PSM), která umožňuje vytvářet srovnatelnější skupiny a přesněji odhadovat účinky sledovaných zásahů.

Na dalším bezplatném webináři ze série Statistika ke kávě si představíme princip této metody, vysvětlíme si její využití v praxi a ukážeme si, proč je při interpretaci výsledků důležité porovnávat skutečně srovnatelné.

Co se na webináři naučíte?

• Odhalit úskalí běžného porovnávání: Proč rozdíl mezi dvěma skupinami nemusí automaticky znamenat účinek sledovaného opatření.
• Porozumět metodě PSM: Jak funguje propensity score a jak pomáhá při hledání vhodných protějšků pro porovnání.
• Vytvářet srovnatelnější skupiny: Jak zohlednit charakteristiky, které mohou ovlivňovat výsledky analýzy.
• Posoudit kvalitu porovnání: Jak zjistit, zda se podařilo rozdíly mezi skupinami dostatečně omezit.
• Správně interpretovat výsledky: Jaká jsou omezení metody a na co si dát pozor při vyvozování závěrů.

Pro koho je webinář určen?
Webinář ocení datoví analytici, výzkumní pracovníci, specialisté v marketingu, obchodu, HR i manažeři, kteří potřebují vyhodnocovat účinnost svých aktivit a rozhodovat se na základě dat.

Dejte svým datům správný kontext
Ne každý rozdíl je důkazem úspěchu. Někdy totiž výsledky ovlivňuje něco, co při prvním pohledu na data vůbec nevidíme.

Připojte se k dalšímu webináři Statistika ke kávě a zjistěte, jak vám metoda Propensity Score Matching může pomoci odlišit skutečné účinky opatření od zdánlivých souvislostí.

Přijďte objevit, proč při analýze dat nezáleží jen na tom, co porovnáváme, ale především koho s kým porovnáváme.

PŘIHLASTE SE JEŠTĚ DNES!