¿Qué hacer con las variables de confusión?

Necesito hacer un experimento. Primero déjame describir la situación actual. La compañía para la que trabajo es un cine. Tiene una sección de juegos donde las personas que esperan películas pueden pasar el tiempo jugando juegos. Las personas solo pueden pagar con una tarjeta de membresía prepaga. Lamentablemente, esta sección de juegos no está generando suficientes ventas. Estamos tratando de encontrar la (s) causa (s).

Mi hipótesis es que si aceptamos efectivo como pago, las ventas aumentarán.

Mi plan es tener un grupo experimental y un grupo de control. El grupo experimental aceptará pagos en efectivo, el grupo de control no. Las ventas de ambos grupos se cuentan antes y después del experimento.

Lo difícil de esto es que no puedo encontrar una manera de aislar el factor 'pago en efectivo' de otros factores:

• Cuando la película en el cine es buena, vendrán más personas y las ventas también aumentarán
• Cada cine solo tiene una sección de juegos, no puedo dividirlo en dos secciones (una acepta efectivo, la otra no)
• Si varios sitios aceptan efectivo y otros no, no creo que pueda comparar los resultados directamente porque los visitantes son diferentes, la cantidad de unidades de juego es diferente

Estoy buscando sugerencias para aislar esta variable de "pago en efectivo", o tal vez otro enfoque por completo.

Aquí hay algunas sugerencias relacionadas con los puntos anteriores:

• ¿Qué pasa con el uso de las tomas diarias como una variable explicativa?
  • Lo que debe hacer es formar una ecuación en la que prediga las ventas de juegos debido a otros factores. Sus factores incluirán cosas que le interesan, como si usaron una tarjeta prepaga. Sin embargo, también debe incluir factores que no le interesen pero que tenga que ajustar, como las tomas diarias. Obviamente, si la película es un éxito de taquilla, las ventas de juegos aumentarán.
• Supongamos que tienes N salas de cine. Seleccione N / 2 cines y colóquelos en el grupo A y el resto vaya al Grupo B. Ahora deje que el Grupo A sea el grupo de control y B el grupo experimental. Si es posible, alterne esta configuración, es decir, haga del Grupo A la configuración experimental durante algunas semanas.
• Si puede mezclar sobre grupos (punto anterior), entonces esto no es problema. Incluso si no puede, puede incluir una variable que represente el número de unidades de juego.

Las técnicas estadísticas que probablemente necesitará es la regresión lineal múltiple (MLR). Esencialmente, construyes una ecuación de la forma:

Gaming sales = a0 + a1*Prepaid + a2*Takens + a3*<other things>

dónde

• a0 , a1 , a2 son solo números
• El prepago es 0 o 1
• Las tomas son las tomas diarias.

MLR le permitirá calcular los valores de a0-a2 . Entonces, si a1 es grande, esto indica que el prepago es importante.

¿Qué tal comparar el antes y el después de introducir la opción de efectivo en los dos grupos? Supongamos que asigna la mitad de los cines a la opción de efectivo (tratamiento) y la otra mitad continúa sin efectivo (control). Ahora, puede comparar cómo cambiaron las ventas en el grupo de tratamiento después de la introducción de la opción de efectivo, y también comparar cómo cambian las ventas en el grupo de control. Si efectivamente la opción de efectivo es efectiva, entonces el cambio en el grupo de tratamiento será mayor que el cambio en el grupo de control.

Recuerdo haber leído un interesante análisis estadístico realizado por la profesora Ayala Cohen en el laboratorio de estadística del Technion para evaluar el efecto de eliminar los paneles publicitarios de una carretera principal en Israel en accidentes de manera similar: para controlar otros factores que cambiaron durante este período, ellos comparó la reducción de accidentes antes / después con una carretera paralela donde los carteles publicitarios permanecieron allí durante todo el período.

Además de mi sugerencia estadística práctica, quería plantear una cuestión ligeramente diferente: me doy cuenta de que el objetivo del cine es maximizar los ingresos y, por supuesto, el análisis (y la estrategia) pueden orientarse hacia ese objetivo. Sin embargo, me gustaría sugerir una visión más amplia y holística que las empresas y los analistas deberían considerar: el beneficio general. En este caso, podemos considerar el valor de la adición del juego a los asistentes al cine. ¿Están más felices o más satisfechos con la experiencia general? (esto se puede evaluar, por ejemplo, a través de un cuestionario rápido). O, si el juego es educativo, por ejemplo, ¿quizás haya un beneficio adicional para quienes juegan? Recuerdo que en varios cines en los Estados Unidos hay juegos de palabras en la pantalla antes de que comience una película. Estos pueden ser percibidos como divertidos y educativos y, por lo tanto, podrían ser de valor agregado. De hecho,

Lo que estoy tratando de decir es que es útil definir el "éxito" de manera amplia y pensar en grande. Al final, el éxito dependerá también del bienestar de los "clientes" y del impacto de los "tratamientos" en la sociedad, la cultura, el medio ambiente, etc.

Lo siento si esto es demasiado filosófico, pero he tenido tantos estudiantes de MBA que maximizan las ganancias financieras a corto plazo y muy pocos pensando en cuestiones que no son monetarias. Sin embargo, la minería de datos y las estadísticas se pueden usar para causas más amplias.