Imaginemos que queremos sacar un nuevo producto. Antes de decidir si sacarlo, debemos hacernos una pregunta: «¿Se verán afectadas las ventas de nuestros otros productos si sacamos este producto?» Este es un ejemplo de pregunta que requiere pensamiento de segundo orden, y una que por ahora sería bastante difícil programar. La principal razón por la que sería difícil de programar es porque requiere hacer predicciones con información que no tenemos.
Y aquí es donde podemos ver la importancia de hacer experimentos controlados. Un experimento controlado implica tomar grupos tan similares como sea posible y añadir una única diferencia entre ambos para ver el efecto de lo que queremos añadir. Como resultado, la variable y su efecto se pueden medir y podemos saber si merece la pena añadir un nuevo producto.
Antes de aplicar los cambios, también es importante asegurarnos de que son lo suficientemente grandes como para merecer la pena, si el cambio es positivo pero demasiado pequeño, el desarrollo del nuevo producto a gran escala puede no merecer la pena. Y también tenemos que ver si nuestros experimentos son aceptables a nivel estadístico, es decir, contar con más de 200 sujetos por condición experimental y aplicar los test estadísticos adecuados. Sin tener estos elementos en cuenta, es probable que tomemos decisiones erróneas.

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