La estadística es una especie de mezcla entre matemáticas y probabilidad. El objetivo de las estadísticas es describir procesos que se pueden observar en el mundo (la altura de los robles o la probabilidad de que una vacuna funcione para defenderse de las enfermedades) sin tener que medir cada roble del mundo o vacunar a cada persona antes de decidir cómo hacerlo. eficaz es un medicamento.
Debido a que la probabilidad describe cosas que involucran azar, tenemos que aceptar que sea cual sea el proceso que utilicemos para medir las estadísticas, nunca obtendremos la imagen completa.
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Supongamos que lanzas una moneda cuatro veces. Obtienes tres cabezas y una cola. Sin utilizar estadísticas, podríamos concluir que la probabilidad de obtener cara es del 75 por ciento, mientras que la probabilidad real de obtener cara en un lanzamiento de moneda es de 1:1, o una probabilidad de 50-50. Si en lugar de eso hiciéramos 40 lanzamientos de moneda, ciertamente nos acercaríamos mucho más a una proporción de 1:1 entre cara y cruz, y el uso de estadísticas reflejaría esto.
"Gran parte de las estadísticas tiene que ver con el razonamiento desde una muestra (las observaciones reales) hasta las características de la población (todas las observaciones posibles"), dice John Drake, profesor investigador en el Centro de Ecología de Enfermedades Infecciosas de la Universidad de Georgia. en un correo electrónico. "Por ejemplo, podríamos estar interesados en la altura de los robles. No podemos medir todos los robles del mundo, pero podemos medir algunos. Podemos calcular la altura promedio de los robles en la muestra, pero esto no funcionará". No necesariamente será el mismo que el promedio de todos los robles."
Como no podemos medir todos los robles del mundo, los estadísticos elaboran un rango estimado de alturas basándose en la probabilidad y todos los datos a su disposición. Este rango se llama intervalo de confianza y consta de dos números:uno que probablemente sea menor que el valor real y otro que probablemente sea mayor. El valor real probablemente esté en algún punto intermedio.
"Un 'intervalo de confianza del 95 por ciento' significa que 95 de cada 100 veces que el intervalo de confianza se construye de esta manera, el intervalo incluirá el valor real", dice Drake. "Si midiéramos muestras de robles 100 veces, el intervalo de confianza basado en los datos recopilados en 95 de esos experimentos incluiría la media de la población, o la altura promedio de todos los robles. Por tanto, un intervalo de confianza es una medida de la precisión de una estimación. La estimación se vuelve cada vez más precisa a medida que se recopilan más datos. Es por eso que los intervalos de confianza se hacen más pequeños a medida que hay más datos disponibles."
Por tanto, un intervalo de confianza ayuda a mostrar qué tan buena o mala es la estimación. Cuando lanzamos una moneda sólo cuatro veces, nuestra estimación del 75 por ciento tiene un intervalo de confianza amplio porque el tamaño de nuestra muestra es muy pequeño. Nuestra estimación con 40 lanzamientos de moneda tendría un intervalo de confianza mucho más estrecho.
El significado real de un intervalo de confianza tiene que ver con repetir un experimento una y otra vez. En el caso de los cuatro lanzamientos de moneda, un intervalo de confianza del 95 por ciento significa que si repetimos el experimento del lanzamiento de moneda 100 veces, en 95 de ellas, nuestra probabilidad de obtener cara caerá dentro de ese intervalo de confianza.
Las estadísticas tienen límites. Tienes que diseñar un buen estudio:las estadísticas no pueden decirte nada que no hayas preguntado.
Supongamos que está estudiando la eficacia de una vacuna, pero no incluyó a niños en su estudio. Puede calcular un intervalo de confianza basándose en los datos que recopiló, pero no le dirá nada sobre qué tan bien protege la vacuna a los niños.
"Además de tener suficientes datos, la muestra también debe ser representativa", afirma Drake. "Por lo general, esto significa tener una muestra aleatoria o una muestra aleatoria estratificada. Suponiendo que los 1.000 participantes en su hipotético ensayo de vacuna sean representativos de la población, entonces es razonable concluir que la verdadera eficacia de la vacuna está dentro del intervalo de confianza informado. Si la muestra no es representativa (si no incluye niños), entonces no hay base estadística para sacar conclusiones sobre la parte no representada de la población".
Ahora eso es interesante:Florence Nightingale fue una de las estadísticas más importantes de la historia y utilizó la ciencia de la que fue pionera para salvar las vidas de los soldados durante la Guerra de Crimea.
