Tag Archives: estadística

Curso de ESTADESTECA MAL. 7. Cuando eres un impaciente y acabas haciendo p-hacking.

Volvemos con nuestro curso de estadesteca mal, repasando todas las prácticas incorrectas y los conceptos equivocados que plagan la estadística en psicología. Porque ya lo sabes, si a menudo piensas que estás metiendo la pata cuando haces o interpretas un … Continue reading

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Curso de ESTADESTECA MAL: 6. Los estudios pequeños arruinan la literatura

¡Estamos de vuelta! Vamos a seguir con esta serie de posts analizando todas esas prácticas estadísticas que, queramos o no, acabamos haciendo mal. Hoy vamos a recuperar dos conceptos ya tratados, la falta de potencia estadística y el sesgo de … Continue reading

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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 (VII). Lupas y microscopios: la potencia y el tamaño del efecto.

Los anteriores posts de esta serie de estadística introdujeron dos conceptos clave para todo aquel que quiera dedicarse a la investigación en ciencias sociales, e incluso para cualquiera que pretenda leerse un artículo científico con un poco de rigor: hablamos del tamaño del efecto y de la potencia estadística. Bien, lo que nos había faltado por hacer es justamente conectar estas dos piezas. No tiene sentido hablar de potencia estadística, así, en el vacío. La potencia va ligada al tamaño del efecto. Continue reading

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Estadística visual (VI): El tamaño del efecto, y por qué no me hice rico vendiendo crecepelos.

Comenzaremos con un ejemplo para ponernos en situación. Imaginad que he descubierto un tónico crecepelo y quiero ponerlo a prueba. ¡Yo estoy convencido de que funciona! La pregunta es: sí, pero ¿cómo de bien funciona? 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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