Ejemplo ficticio: 60 segundos o 40 segundos
En un mismo ámbito se registran 6000 segundos para 100 usuarios activos y 150 sesiones. La media por usuario activo es 60 segundos; por sesión, 40 segundos. El nombre y el denominador deben acompañar la cifra.
| Medida ficticia | Valor | Denominador o unidad |
|---|---|---|
| Tiempo total registrado | 6000 | Segundos. |
| Usuarios activos | 100 | Durante todo el periodo. |
| Sesiones | 150 | Mismo ámbito. |
| Media por usuario activo | 60 | 6000 / 100, en segundos. |
| Media por sesión | 40 | 6000 / 150, en segundos. |
Evitar comparaciones engañosas
- Distinga tiempo de interacción, tiempo transcurrido y número de sesiones. Una pestaña enfocada no demuestra lectura o comprensión.
- No promedie simplemente las medias diarias: los usuarios pueden volver varios días. Recalcule con totales y el denominador correcto de todo el periodo.
- Documente recogida, filtros, dispositivos y tarea. Revise datos ausentes antes de interpretar un tiempo nulo o corto.
Mejorar la tarea y no prolongar la espera
Menos tiempo buscando información práctica puede indicar una respuesta mejor; más tiempo en un trámite puede señalar dificultad. Combine tiempo, finalización, errores e investigación con usuarios. No añada pasos o interacciones artificiales para elevar una media.
Fuentes primarias
Datos ausentes, cero y estimación
La ausencia de una observación no equivale a un cero medido.
- Distinga campo no recibido, observación no aplicable y fallo de adquisición. Mantenga el cero cuando sea una medida válida; reemplazar todos los vacíos por cero mezcla estados diferentes.
- En el ejemplo ficticio [10, ausente, 0], la media de dos observaciones es 5. Dividir por tres después de sustituir la ausencia por cero responde a otra pregunta; muestre ambos recuentos.
- Si estima un dato, conserve un indicador de imputación y la regla aplicada. Compare el resultado con y sin esas estimaciones; si no hay observaciones válidas, muestre ausencia de resultado, no una media cero.
Caso de aceptación reproducible
Ejemplo ficticio: estos datos no describen clientes ni resultados observados.
Ver datos del caso
{
"values": [
10,
null,
0
],
"observed_count": 2,
"mean_observed": 5,
"mean_if_missing_replaced_with_zero": 3.3333333333,
"extended_sample": {
"values": [
10,
null,
0,
20,
null,
30
],
"known_count": 4,
"expected_count": 6,
"known_sum": 60,
"mean_observed": 15,
"mean_after_zero_fill": 10
},
"missing_only_sample": {
"values": [
null,
null
],
"known_count": 0,
"mean_observed": null
}
}Decisión esperada
La media observada es 5. Sustituir ausencia por cero cambia población y resultado.
Mismos datos, dos medias: mostrar la regla
Datos ficticios: [10, ausente, 0, 20, ausente, 30]. Cuatro valores conocidos de seis observaciones esperadas; suma conocida: 60. El cero existente sí fue observado.
| Tratamiento | Cálculo de la media | Interpretación |
|---|---|---|
| Solo valores conocidos | 60 ÷ 4 = 15 | La media describe cuatro valores conocidos. No demuestra que los dos ausentes tengan la misma distribución. |
| Ausencias sustituidas por cero | 60 ÷ 6 = 10 | Se añadieron dos ceros por una regla, no por observación. La media responde a otra pregunta; justifique la regla antes de comparar. |
| Otra muestra: [ausente, ausente] | No calculable | No hay valores conocidos: muestre un estado no disponible. Una media de cero implicaría una observación inexistente. |
Procedimiento de verificación
- Separe valores ausentes, cero y estimados.
- Calcule medias antes y después de excluir ausencias.
- Conserve recuentos y reglas por variable.
¿Una suma cero demuestra que todos los valores eran cero?
No. Verifique el recuento de valores presentes y el comportamiento del motor con conjuntos vacíos; una ausencia no prueba una medida nula.
Fuente primaria: pandas — Working with missing data. Método relacionado: consultar la guía práctica.