En la actualidad, la precisión de la previsión de la tasa de difusión, a nivel macro, en la literatura de investigación, es inexistente. Esta investigación revela tendencias subyacentes a nivel macro de la evaluación de la tasa de difusión utilizando datos históricos de difusión de innovaciones tecnológicas para explorar las características estadísticas del error porcentual de la tasa de difusión de los modelos de Bass y logístico a lo largo de su ciclo de vida. Se empleó un enfoque de análisis de datos exploratorio cuantitativo (EDA) para descubrir patrones y perspectivas subyacentes a nivel macro sobre el error porcentual de la tasa de difusión pronosticada de una innovación tecnológica utilizando los datos de 42 innovaciones tecnológicas de consumo maduras en EE. UU. Un objetivo de este esfuerzo es determinar las características estadísticas (media, mediana, varianza, desviación estándar, asimetría y curtosis) de la evaluación de la tasa de difusión utilizando los modelos de Bass y logístico en varios puntos del ciclo de vida de una innovación tecnológica para revelar perspectivas direccionales y asociativas subyacentes. Específicamente, este esfuerzo explora el desarrollo de conocimientos a nivel macro sobre la cuantificación de la precisión de la previsión de la tasa de difusión de una innovación tecnológica utilizando datos de difusión parcial. Desarrollar tales perspectivas y un marco para acceder in situ (en tiempo real) al error porcentual de la tasa de difusión de una innovación tecnológica beneficiaría a los tomadores de decisiones de una organización en la maximización de ganancias y la minimización de pérdidas. Estas perspectivas incluyen identificar si los modelos de Bass y logístico son más propensos a sobreestimar o subestimar la tasa de difusión de una innovación tecnológica cuando se evalúan en varios puntos de su ciclo de vida de difusión. Los profesionales pueden utilizar tal información para establecer estrategias de inversión de recursos y políticas basadas en la tolerancia al riesgo y la utilidad de los resultados ponderados a través de herramientas de teoría de decisiones.