Los castellanos y leoneses mayores de 45 años son los españoles que más alargan los brazos para poder leer bien el periódico; mientras que siete de cada diez afirma no ver con nitidez la información
#18 Sé lo que es la estadística... algo matemático, muy lejos, por tanto, de algo sociológico o psicológico o metodológico.
Lee tú, anda: http//:filotorre.sinnecesidad.com/falacias.PDF
[PDF] Guía de las Falacias Lógicas (Stephen Downes)
Además, en el propio artículo dela wikipedia que me has enviado, lee ésto tambien, listo:
Críticas a la estadística
Hay una percepción general de que el conocimiento estadístico es intencionado y frecuentemente mal usado, encontrando maneras de interpretar los datos que sean favorables al presentador. Un dicho famoso, al parecer de Benjamin Disraeli,2 es: «Hay tres tipos de mentiras: mentiras pequeñas, mentiras grandes y estadísticas». El popular libro How to lie with statistics (‘cómo mentir con las estadísticas’) de Darrell Huff discute muchos casos de mal uso de la estadística, con énfasis en gráficas malintencionadas. Al escoger (o rechazar o modificar) una cierta muestra, los resultados pueden ser manipulados; por ejemplo, mediante la eliminación selectiva de valores atípicos (outliers). Este puede ser el resultado de fraudes o sesgos intencionales por parte del investigador (Darrel Huff3 ). Lawrence Lowell (decano de la Universidad de Harvard) escribió en 1909 que las estadísticas, «como algunos pasteles, son buenas si se sabe quién las hizo y se está seguro de los ingredientes».
Algunos estudios contradicen resultados obtenidos previamente, y la población comienza a dudar en la veracidad de tales estudios. Se podría leer que un estudio dice (por ejemplo) que «hacer X reduce la presión sanguínea», seguido por un estudio que dice que «hacer X no afecta la presión sanguínea», seguido por otro que dice que «hacer X incrementa la presión sanguínea». A menudo los estudios se hacen siguiendo diferentes metodologías, o estudios en muestras pequeñas que prometen resultados maravillosos que no son obtenibles en estudios de mayor tamaño. Sin embargo, muchos lectores no notan tales diferencias, y los medios de comunicación simplifican la información alrededor del estudio y la desconfianza del público comienza a crecer.
Sin embargo, las críticas más fuertes vienen del hecho que la aproximación de pruebas de hipótesis, ampliamente usada en muchos casos requeridos por ley o reglamentación, obligan una hipótesis a ser 'favorecida' (la hipótesis nula), y puede también exagerar la importancia de pequeñas diferencias en estudios grandes. Una diferencia que es altamente significativa puede ser de ninguna significancia práctica.
Véase también críticas de prueba de hipótesis y controversia de la hipótesis nula.
En los campos de la psicología y la medicina, especialmente con respecto a la aprobación de nuevos medicamentos por la Food and Drug Administration, críticas de la aproximación de prueba de hipótesis se han incrementado en los años recientes. Una respuesta ha sido un gran énfasis en el p-valor en vez de simplemente reportar si la hipótesis fue rechazada al nivel de significancia α dado. De nuevo, sin embargo, esto resume la evidencia para un efecto pero no el tamaño del efecto. Una posibilidad es reportar intervalos de confianza, puesto que estos indican el tamaño del efecto y la incertidumbre. Esto ayuda a interpretar los resultados, como el intervalo de confianza para un α dado indicando simultáneamente la significancia estadística y el efecto de tamaño.
El p valor y los intervalos de confianza son basados en los mismos cálculos fundamentales como aquellos para las correspondientes pruebas de hipótesis. Los resultados son presentados en un formato más detallado, en lugar del si-o-no de las pruebas de hipótesis y con la misma metodología estadística.
Otro tipo de aproximación es el uso de métodos bayesianos. Esta aproximación ha sido, sin embargo, también criticada.
El fuerte deseo de que los medicamentos buenos sean aprobados y que los medicamentos peligrosos o de poco uso sean rechazados crea tensiones y conflictos (errores tipo I y II en el lenguaje de pruebas de hipótesis).
Normalmente critico todas las que veo que hablan de estudios y porcentajes generalizando porque sé que esto no es así y que está reconocido por la comunidad investigadora. NO SE PUEDE GENERALIZAR SOBRE NINGÚN ESTUDIO más allá de la muestra. Pero a los medios de comunicación les encanta ASEGURAR cualquier cosa basándose en cualquier estudio de turno.
Así que siempre difiero, y creo que no hay nada de malo en hacerlo.
Siento mucho opinar, si tanto te molesta... procuraré no hacerlo
#14 No hay nada de malo en opinar, sólo en opinar sobre lo que se desconoce y cuando te lo hacen notar seguir erre que erre con lo mismo. Por si sigues sin leer el artículo, te diré que la conclusión no es quién alarga más los brazos sino quién tiene más problemas de visión, así que no se sale de la muestra, si es a eso a lo que te refieres con la poco precisa frase que repites como un mantra.
#15"Así que no se sale de la muestra"?????
Vamos a ver... lo de la muestra quiere decir que solo se puede aplicar a las personas que han participado en el estudio (a la muestra elegida). Si no se saliera de la muestra, como torpemente afirmas y reafirmas, querría decir que han participado en el estudio TODOS los habitantes de españa (TODOS, TODOS, TODOS). Estoy seguro de que no ha sido así, por eso sé que se está haciendo una GENERALIZACIÓN ABUSIVA (vuelvo a repetir porque no te enteras). Y por eso lo critico abiertamente... ¿Te enteras ya o tendré que volver a explicártelo??? Yo al menos sé de las cosas que defiendo y hablo; no me limito a defender sin tener ni idea de lo que hablo (sí, lo reconozco, aunque no haya leído el jodido artículo: no me ha hecho falta para saber que es información incorrecta).
Que pena, el periódico decano de España vuelva a deleitarnos con noticias absurdas. El mismísimo Don Miguel Delibes fue director, debe estar revolviéndose en su tumba viendo como este periódico cada día se hunde más y más.
¿Qué opinará la señora del mareo en Palencia de este estudio?
Imagino que este estudio será plenamente científico, una vez analizada la muestra matemática... ¡Dios Mío! valiente gilipollez... y habrá quien se lo crea...
#3 Es un estudio sobre la presbicia. Lo de alargar los brazos es una licencia poética o ganas de cachondeo del redactor. Pero claro, para saberlo hay que entrar en la noticia y leerla.
#8 Si el titular no es serio, no me suelo molestar en leer esa noticia. Aún así, no se puede afirmar de manera tan rotunda, ni siquiera basándose en un estudio. Un estudio solo es aplicable a su muestra, y no se puede entrar en "generalizaciones abusivas".
Comentarios
Parece de El Mundo Today, pero no.
Hacía tiempo que no leía un estudio más absurdo. Y que conste que me tragué el de las pruebas de solvencia de la banca alemana...
#17 http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica
Léetelo si no quieres seguir haciendo el ridículo. No voy a perder más tiempo contigo
#18 Sé lo que es la estadística... algo matemático, muy lejos, por tanto, de algo sociológico o psicológico o metodológico.
Lee tú, anda: http//:filotorre.sinnecesidad.com/falacias.PDF
[PDF] Guía de las Falacias Lógicas (Stephen Downes)
Además, en el propio artículo dela wikipedia que me has enviado, lee ésto tambien, listo:
Críticas a la estadística
Hay una percepción general de que el conocimiento estadístico es intencionado y frecuentemente mal usado, encontrando maneras de interpretar los datos que sean favorables al presentador. Un dicho famoso, al parecer de Benjamin Disraeli,2 es: «Hay tres tipos de mentiras: mentiras pequeñas, mentiras grandes y estadísticas». El popular libro How to lie with statistics (‘cómo mentir con las estadísticas’) de Darrell Huff discute muchos casos de mal uso de la estadística, con énfasis en gráficas malintencionadas. Al escoger (o rechazar o modificar) una cierta muestra, los resultados pueden ser manipulados; por ejemplo, mediante la eliminación selectiva de valores atípicos (outliers). Este puede ser el resultado de fraudes o sesgos intencionales por parte del investigador (Darrel Huff3 ). Lawrence Lowell (decano de la Universidad de Harvard) escribió en 1909 que las estadísticas, «como algunos pasteles, son buenas si se sabe quién las hizo y se está seguro de los ingredientes».
Algunos estudios contradicen resultados obtenidos previamente, y la población comienza a dudar en la veracidad de tales estudios. Se podría leer que un estudio dice (por ejemplo) que «hacer X reduce la presión sanguínea», seguido por un estudio que dice que «hacer X no afecta la presión sanguínea», seguido por otro que dice que «hacer X incrementa la presión sanguínea». A menudo los estudios se hacen siguiendo diferentes metodologías, o estudios en muestras pequeñas que prometen resultados maravillosos que no son obtenibles en estudios de mayor tamaño. Sin embargo, muchos lectores no notan tales diferencias, y los medios de comunicación simplifican la información alrededor del estudio y la desconfianza del público comienza a crecer.
Sin embargo, las críticas más fuertes vienen del hecho que la aproximación de pruebas de hipótesis, ampliamente usada en muchos casos requeridos por ley o reglamentación, obligan una hipótesis a ser 'favorecida' (la hipótesis nula), y puede también exagerar la importancia de pequeñas diferencias en estudios grandes. Una diferencia que es altamente significativa puede ser de ninguna significancia práctica.
Véase también críticas de prueba de hipótesis y controversia de la hipótesis nula.
En los campos de la psicología y la medicina, especialmente con respecto a la aprobación de nuevos medicamentos por la Food and Drug Administration, críticas de la aproximación de prueba de hipótesis se han incrementado en los años recientes. Una respuesta ha sido un gran énfasis en el p-valor en vez de simplemente reportar si la hipótesis fue rechazada al nivel de significancia α dado. De nuevo, sin embargo, esto resume la evidencia para un efecto pero no el tamaño del efecto. Una posibilidad es reportar intervalos de confianza, puesto que estos indican el tamaño del efecto y la incertidumbre. Esto ayuda a interpretar los resultados, como el intervalo de confianza para un α dado indicando simultáneamente la significancia estadística y el efecto de tamaño.
El p valor y los intervalos de confianza son basados en los mismos cálculos fundamentales como aquellos para las correspondientes pruebas de hipótesis. Los resultados son presentados en un formato más detallado, en lugar del si-o-no de las pruebas de hipótesis y con la misma metodología estadística.
Otro tipo de aproximación es el uso de métodos bayesianos. Esta aproximación ha sido, sin embargo, también criticada.
El fuerte deseo de que los medicamentos buenos sean aprobados y que los medicamentos peligrosos o de poco uso sean rechazados crea tensiones y conflictos (errores tipo I y II en el lenguaje de pruebas de hipótesis).
Normal que luego se mareen.
?????? esto que conyo es?
#2 Esto es lo que te encuentras cuando lees El Norte de Castilla... Igual a mis abuelos les parece lo más de lo más en información
Y otro estudio a la lista de EPPCDR (Estudios Para Partirse el Culo de Risa). Lo peor el dinero gastado.
Salu2
#11 Pero sí te molestas en comentarla
#13 ¿Qué hay de malo en opinar?
Normalmente critico todas las que veo que hablan de estudios y porcentajes generalizando porque sé que esto no es así y que está reconocido por la comunidad investigadora. NO SE PUEDE GENERALIZAR SOBRE NINGÚN ESTUDIO más allá de la muestra. Pero a los medios de comunicación les encanta ASEGURAR cualquier cosa basándose en cualquier estudio de turno.
Así que siempre difiero, y creo que no hay nada de malo en hacerlo.
Siento mucho opinar, si tanto te molesta... procuraré no hacerlo
#14 No hay nada de malo en opinar, sólo en opinar sobre lo que se desconoce y cuando te lo hacen notar seguir erre que erre con lo mismo. Por si sigues sin leer el artículo, te diré que la conclusión no es quién alarga más los brazos sino quién tiene más problemas de visión, así que no se sale de la muestra, si es a eso a lo que te refieres con la poco precisa frase que repites como un mantra.
#15 "Así que no se sale de la muestra"?????
Vamos a ver... lo de la muestra quiere decir que solo se puede aplicar a las personas que han participado en el estudio (a la muestra elegida). Si no se saliera de la muestra, como torpemente afirmas y reafirmas, querría decir que han participado en el estudio TODOS los habitantes de españa (TODOS, TODOS, TODOS). Estoy seguro de que no ha sido así, por eso sé que se está haciendo una GENERALIZACIÓN ABUSIVA (vuelvo a repetir porque no te enteras). Y por eso lo critico abiertamente... ¿Te enteras ya o tendré que volver a explicártelo??? Yo al menos sé de las cosas que defiendo y hablo; no me limito a defender sin tener ni idea de lo que hablo (sí, lo reconozco, aunque no haya leído el jodido artículo: no me ha hecho falta para saber que es información incorrecta).
¿Es que en Castilla y Leon no hay opticas?
Como diria Punset: Fascinante
Estos no llegaron a los igNobel de este año por los pelos
Que pena, el periódico decano de España vuelva a deleitarnos con noticias absurdas. El mismísimo Don Miguel Delibes fue director, debe estar revolviéndose en su tumba viendo como este periódico cada día se hunde más y más.
¿Qué opinará la señora del mareo en Palencia de este estudio?
... lo que hay que leerrrrrrrr !!!!!1
Imagino que este estudio será plenamente científico, una vez analizada la muestra matemática... ¡Dios Mío! valiente gilipollez... y habrá quien se lo crea...
#3 Es un estudio sobre la presbicia. Lo de alargar los brazos es una licencia poética o ganas de cachondeo del redactor. Pero claro, para saberlo hay que entrar en la noticia y leerla.
#8 Si el titular no es serio, no me suelo molestar en leer esa noticia. Aún así, no se puede afirmar de manera tan rotunda, ni siquiera basándose en un estudio. Un estudio solo es aplicable a su muestra, y no se puede entrar en "generalizaciones abusivas".