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Curso de ESTADESTECA MAL: 4. El peligro de los estadísticos resumen

Continuamos con nuestro repaso a esas prácticas estadísticas que están tan extendidas, pero que a menudo nos llevan a cometer errores serios. Hoy me apetece abordar uno de los temas que más me saca de quicio. Ya habréis comprobado que … Continue reading

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Curso de ESTADESTECA MAL: 3. ¿Tus datos son muy feos? Qué hacer con los outliers

Después de dos posts suavecitos, sin meteros mucha caña, creo que ya podemos empezar a tratar temas más específicos (y más prácticos). Si habéis hecho alguna investigación empírica con recogida de datos, seguro que la historia de hoy os va … Continue reading

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Curso de ESTADÍSTICA MAL: 2. ¿Correlación no equivale a causalidad?

En esta segunda entrega de nuestro “curso de ESTADÍSTICA MAL”, continuamos con nuestro recorrido por los hábitos equivocados y las creencias erróneas al usar o interpretar la estadística. Si en el post anterior hablábamos de la necesidad de incluir controles adecuados, hoy trataremos otro tema fundamental: el de confundir correlación con causalidad. Continue reading

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Curso de ESTADÍSTICA MAL: 1. Cuando no tienes un buen control.

Si hay un sentimiento constante que me acompaña desde que me propuse aprender estadística, es esa sensación por un lado estimulante y por otro un poco mortificadora de estar haciéndolo todo mal. O sea: ¿No compruebas los supuestos del análisis? MAL. ¿Interpretas un resultado no significativo como ausencia de efecto? MAL. Vale, ya sé que a palos se avanza, pero la experiencia es, como digo, a ratos un poco frustrante. Si te ves reflejado o reflejada en esto que estoy contando, entonces has llegado al lugar adecuado, porque esta serie de posts que estoy inaugurando la escribo para ti: sí, TÚ, que quieres usar la estadística para tu TFG, o para tu pequeña investigación, o simplemente para entender los papers, pero te has hartado de darte cabezazos contra la pared. En este “curso” de estadística, voy a tratar uno por uno los errores más clásicos y frecuentes en el uso e interpretación de la misma. Espero que te guste. Continue reading

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Estadística visual (V): Ojalá me hubieran hablado antes de la potencia estadística.

Tras un descanso en el blog, aprovecho las vacaciones y retomo esta serie sobre estadística visual donde la dejamos, para progresar y entender un concepto sumamente importante en el diseño de estudios: la potencia estadística. Vamos a aprender por qué es importante reclutar muestras grandes para tus estudios, y qué ocurre cuando no cumplimos ese objetivo. Como siempre, echaré mano de simulaciones en R y de visualizaciones. Continue reading

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Estadística visual (IV): Controlando los errores

En un post anterior os conté brevemente cómo funciona la lógica del contraste de hipótesis en estadística, intentando hacer hincapié en visualizar los conceptos. Supongo que todos acabamos entendiendo que, al final, esta forma de usar estadística se basa en tomar una decisión (“¿rechazo la hipótesis nula o no?”) mediante la interpretación del p-valor. Por supuesto, esta aproximación no está exenta de problemas y limitaciones (de hecho, hay críticas para dar y tomar), pero lo crucial es que este p-valor nos permite hacer algo muy importante: mantener a raya nuestros errores para que no aparezcan demasiado a menudo. Vamos a ver cómo lo hace, y de paso también comprenderemos por qué ese umbral arbitrario de significación que tantos dolores de cabeza nos ha provocado a los investigadores (me refiero al infame p < 0.05) 😦 Continue reading

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Estadística visual (III): El traicionero baile de los intervalos de confianza

En un post anterior estuvimos definiendo qué es un intervalo de confianza, y adelantamos que va a ser una herramienta útil en el contexto del análisis de datos. Vamos a profundizar un poco en este tema, aprovechándonos de una genial visualización interactiva realizada por Kristoffer Magnusson. Continue reading

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