El documento presenta una introducción a conceptos estadísticos básicos como muestras, gráficas, porcentajes y métodos de muestreo. Advierte sobre los riesgos de manipular datos para demostrar conclusiones predeterminadas y la importancia de realizar un análisis crítico de la información. También destaca posibles sesgos como preguntas predispuestas, el orden de las preguntas y correlaciones erróneas.

1. Introducción a la Estadística Clase #2 23/01/2010

2. Estadística Si quieres demostrar algo absurdo toma un montón de datos, tortúralos hasta que digan lo que quieres demostrar, y a la confesión así obtenida llámale "estadísticas". (Darrel Huff, How to lie with statistics )

3. Razonamiento Estadístico El 33 % de los accidentes mortales involucran a alguien que ha bebido. Por tanto, el 67 % restante ha sido causado por alguien que no había bebido. A la vista de esto, esta claro que la forma mas segura de conducir es ir borracho y a toda prisa.

4. Hace mas de un siglo “ Hay tres clases de mentiras: Mentiras, Viles mentiras y estadísticas” Benjamin Disraeli “ Las cifras no mienten; los mentirosos calculan las cifras”

5. Pensamiento Critico Interpretación de los datos y los resultados. Muestra de respuesta voluntaria : Es aquella donde los sujetos deciden ser incluidos por si mismos. Encuestas a través de Internet Encuestas por Correo Encuestas Telefónicas Conclusiones validas solo en el grupo

6. Muestras pequeñas(1) Reporte escolar, los estudiantes de escuela secundaria suspendidos en una región, el 67% fueron suspendidos al menos tres veces. Conclusiones:? Esta cifra esta basada en una muestra de 3 estudiantes

7. Gráficas Estas sirven en ocasiones para exagerar o disfrazar la verdadera naturaleza de los datos.

8. Pictogramas

9. Porcentajes A veces se utilizan porcentajes engañosos o poco claros. Una línea aérea publico anuncios en referencia a la perdida de equipaje, afirmando que se trata de “un área en la que ya hemos mejorado un 100% en los últimos seis meses”

10. Principios de porcentajes %(1) Porcentaje de: Para encontrar el porcentaje de una cantidad? El 6% de 1200=? 6/100*1200 = 72

11. Principios de porcentajes %(2) Fracción a Porcentaje: Ejemplo: ¾=0.75 0.75*100=75%

12. Principios de porcentajes %(3) Decimal a Porcentaje: Ejemplo: 0.234 0.234*100=23.4%

13. Principios de porcentajes %(4) Porcentaje a decimal: Ejemplo: 85% 85/100=0.85

14. Preguntas predispuestas Pregunta1: ¿Debe el presidente utilizar su poder de veto para eliminar los desperdicios? 97% si Pregunta2: ¿Debe el presidente utilizar su poder de veto si o no? 57% si

15. Orden de las preguntas En ocasiones las preguntas de una encuesta se cargan de forma no intencional, en virtud de factores como el orden de los reactivos o del contenido de la pregunta misma. P1¿Cree usted que el tránsito vehicular contribuye a la contaminación del aire más o menos que la industria? P2¿Cree usted que la industria contribuye a la contaminación del aire más o menos que el tránsito vehicular? R1= 45% Tránsito 27% Industria R2= 57% Industria 24% Tránsito

16. Otras formas de cometer errores Correlación y causalidad (riqueza vs. IC) Estudios para el propio beneficio Números precisos (Hay 103,215,027 hogares) Imágenes Parciales (“El 90% de nuestros automóviles vendidos en los últimos 10 años, continúan circulando”) Distorsiones deliberadas (Encuestas mal intencionadas o manipuladas Avis Vs. Hertz)

17. Fuentes de Datos Estudios Observacionales Experimentos Estudio Observacional : Se observa y se miden características especificas aunque no intentamos manipular a los sujetos que estamos estudiando Experimento : Se aplica algún tratamiento y luego procedemos a observar sus efectos sobre los sujetos

18. Estudios Observacionales Estudio Transeccional : Los datos se observan, miden y reúnen en un solo momento. Estudio Retrospectivo : Los datos se toman del pasado. Estudio Prospectivo : Los datos se reúnen en el futuro y se toman de grupos que comparten factores comunes

19. Experimentos Efectos de las variables Estudio Ciego (Vacuna Salk y Placebo) Bloques : Grupo de sujetos que son similares en formas que podrían afectar el resultado del experimento. Diseño experimental completamente aleatorizado : Los sujetos se asignan a bloques de manera aleatoria. Diseño rigurosamente controlado : Sujetos Cuidadosamente elegidos

20. Réplica y tamaño de la Muestra Réplica : Repetición de un experimento Utilice un tamaño de muestra que sea lo bastante grande para distinguir la verdadera naturaleza de cualquiera de los diferentes efectos, y obtenga la muestra usando un método adecuado, como uno basado en la aleatoriedad.

21. Métodos de muestreo comunes Muestra Aleatoria : Cada miembro de la muestra tiene la misma posibilidad de ser elegido. Muestra Aleatoria Simple : Muestra de tamaño de n sujetos, se selecciona de manera que cada posible muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida.

22. Métodos de muestreo comunes Muestreo sistemático : Se selecciona un punto de partida y luego seleccionamos cada k-ésimo. Muestreo estratificado : Se subdivide la población en al menos dos diferentes subgrupos que comparten las mismas características y después realizamos un muestreo de cada subgrupo. Muestreo por racimos : Se divide la población en secciones, se eligen al azar unas cuantas de estas secciones y luego se escogen todos los miembros de las secciones seleccionadas.