#11 No conozco la politica de la mayoria de revistas en matematicas... pero en otras revistas cientificas, incluyendo Science y revistas de biofisica y quimicas, no existe el doble ciego en la revision por pares.
Yo, como revisor, tengo acceso al articulo completo, incluyendo los nombres y las afiliaciones de los autores. Son ellos los que desconocen mi identidad y la de los otros revisores.
No es que tengas que creer mi palabra: lo que digo es algo facilmente comprobable: hay revistas como Embo Journal que publican un documento con todo el proceso de revision (esto es, los comentarios de los revisores al articulo original e incluso al corregido) y es comun que la respuesta de los revisores al articulo comience con un "En este articulo de Pepito y tal, los autores proponen una nueva funcion/nuevo mechanismo etc., etc.,... ).

#11, yo he hecho de revisor ya en unos cuantos artículos (de matemáticas) y siempre he conocido el nombre de los autores. Y dado que últimamente es muy común mandar el artículo a la página arxiv, en la mayoría de los casos podría haber averiguado fácilmente el nombre si no llegó a saberlo. En otras ramas no sé cómo será, pero como te digo en matemáticas lo habitual es que el revisor sí sepa el nombre.

CC #15

#11 #20 Yo he notado un problema con un fenómeno que yo llamo especialización artificiosa. Y es algo, creo, bastante peligroso, pero que la presión por publicar mueve a ello.

Me refiero a abrir un campo de investigación sobre el que pocas personas han dado porque suele ser más fácil que intentar algo que muchos ya han probado con menos éxito. Esto obliga al revisor a especializarse en el campo del autor tanto o más que él, y algo que parece baladí: adaptarse a sus manierismos (parece obvio, pero se olvida: no todo el mundo usa la misma intuición para las demostraciones y cuesta ver el enlace entre tu manera habitual de demostrar y la del autor). A veces las sutilezas de uno no son las del otro y viceversa, y traducirte a ti mismo lo que quiere decir nuestro colega puede ser un problema. Lo cómodo, al final, acaba por ser el fiarse y dar por bueno, aunque haya algo que chirríe, porque crees que hay precisamente una sutileza de esas que ese autor sabe manejar y tú no tanto.

Y noto que es un "problema" que ocurre bastante en España y no solo en Matemáticas. Tratar de trabajos sobre campos muy dispersos y muy focalizados, aunque suene paradójico.

#29, te doy la razón. En cualquier caso en un artículo de estos se debería dejar claro todos los pasos, por muy evidente que veas una implicación debes dejar claro de dónde sale. Cuesta hacer de revisor muchas veces por eso mismo.

#13 si se escribe en castellano, y aquí castellano es sinónimo de la lengua española, eso incluye los topónimos. Y si no que pongan Andalucía y no Andalusia cuando redactan las noticias en catalán. Yo era de los que, por respeto y transigencia decía Girona y Lleida, pero ante la intransigencia de los nacionalistas se acabó.

#14 Te echaremos de menos

#14 Cuanto agradeceríamos los demás que nos aportes algo a la conversación sobre los flamencos, en lugar de discutir por una vocal y un apóstrofe.

#14 Qué radical eres, jaja!
Tómate la vida con un poco menos de importancia, hombre. Te prometo que dormirás mejor

#14 Ante la intransigencia de los nacionalistas, me pondré nacionalista y diré GERONA Y LÉRIDA. Di que si machote!

#13 negativo por error, disculpa.

(lo arreglaran algún día?)

#25 #50 #29 #19 #18 #10 Este es un bonito tema del que hablar... yo creo que este eterna discusión sobre si la estadística es interpretable o no tiene que ver con la naturaleza de las preguntas a las que intenta dar respuesta, ya que una "cuestión estadística" necesita de al menos dos variables, mientras una "cuestión no estadística" (nominal) no necesita de dos variables. Al tener la "cuestión estadística" que responder al menos al tamaño de dos variables que se entienden como "contrapuestas", la interpretación de la magnitud de estas dos variables es lo que lleva a interpretaciones del tipo "mucho/poco", "grande/pequeño", etc... Por un lado pienso que el dato estadístico no es interpretable, pero por otro me pregunto que utilidad tendría la estadística si no fuera la de interpretar. Intentaré explicarme:

Imaginemos una mesa dónde hay dos manzanas y ocho chuletas. Si realizamos una pregunta tipo "no estadística" (nominal) como por ejemplo "¿cuántas manzanas hay en la mesa?" responderemos "dos". Ni en la pregunta ni en la respuesta existen variables contrapuestas, por lo que no existe posibilidad de interpretación. Pero si por ejemplo realizamos una pregunta tipo "estadística" como por ejemplo: ¿cuál es el % de fruta en la mesa sobre el total de alimentos en la mesa? respondemos "20% del total de alimentos en la mesa". Tanto en la pregunta como en la respuesta existen dos variables contrapuestas: lo que es fruta (20%) y lo que no es fruta (80%). El dato del 20% no es interpretable (es objetivo), lo que sí es interpretable es la relación de este 20% sobre el total, ¿es mucha o es poca la fruta la que hay en la mesa respecto a la carne?

Por un lado pienso que el dato estadístico correcto no es interpretable, pero por otro pienso que una cuestión tipo estadística no tiene sentido si no es con el fin de interpretar, pues al final las cuestiones estadísticas se realizan para crear modelos de la realidad. Cuando pregunto por el % de fruta que hay en la mesa el fin de esa pregunta es determinar si hay mucha o poca fruta respecto al resto de alimentos de la mesa, y esa determinación si es interpretación. Vamos, que sin ser lo mismo, estadística e interpretación van de la mano.

#56 Vamos a ver...
Estadística no es sólo hacer encuestas. Entiendo que para los que la desconocen, se limita a parar a gente por la calle para preguntarle a quién va a votar y poco más. Pero los que la hemos estudiado -estudiado en serio, carrera de estadística, no hinjenieros que tuvieron una asignatura pero demuestran por aquí no tener ni puta idea- sabemos no sólo que es muchísimo más, sino que el tema encuestas es una parte ínfima. Análisis de Discriminante, factorial, de componentes principales, de tablas de contigencia o análisis clúster, estadística computacional, inferencia no paramétrica, investigación operativa, inteligencia artificial -porque sí damas y caballeros, inteligencia artificial, machine learning, redes neuronales, minería de datos, Big data, etc...no es informática, es estadística/matemáticas. De hecho uno de los mayores expertos mundiales lo tenemos aquí, en un despacho de estadística de la Universidad de Granada que si mal no recuerdo, era de un pueblo de Jaén-. Por tanto el primer error consiste en hablar de estadística como una suerte de cajón de sastre donde todo vale para referirse muy vagamente a no sé qué, lo que nos lleva al segundo error, pensar que la estadística se domina por ciencia infusa porque intuyo algo que se le parece.

Así por ejemplo, infinidad de veces he tenido que discutir aquí o morderme la lengua, por no repetir por enésima vez que cuando se hace una encuesta, el tamaño de la población no es proporcional al tamaño de la muestra, pero la gente sigue empecinada...porque sí. Interpretan que la encuesta está mal por su sesgo ideológico y sueltan que "La encuesta de tal es una mierda porque sólo han entrevistado a mil y pico personas" como si eso supusiera un problema. La elección del tamaño de la muestra es fruto de un cálculo matemático absoluta y totalmente objetivo sin interpretación ninguna. Matemáticamente la cantidad de gente que tienes que encuestar para que una encuesta sea válida con un margen de error del 3% y un intervalo de confianza del 95% y p=q=50% para 20.000 personas son 1.014 y para 50.000.000 son 1068. Sólo hacen falta 54 personas más. Punto. Y si alguien piensa que es algo arbitrario o alguna conspiración etérea y malvada, que coja la https://es.wikipedia.org/wiki/Tamaño_de_la_muestra [[puta fórmula]] y lo calcule, en lugar de tomar como referencia sus cojones en bata. O que se saque un abstract que cuestione la metodología si son tan listos, que lo mismo están a tiempo para la medalla Fields. Esa subjetividad de los acusadores, que fulmina las propias bases de la estadística, sí es interpretación, sí es subjetiva y carente de criterio. La estadística, no. Piénsalo así, si fuera algo subjetivo o que ideológicamente pudiera moldearse, ¿Por qué absolutamente nadie cuestionó a los rusos en plena guerra fría? Markov, Kolmogorov...todos fueron descubrimientos que los americanos tuvieron que comerse con patatas...¿Quieres procesos estocásticos? pues proceso de Markov, te jodes y bailas.

#60 Efectivamente, toda la razón. Pero si tú quieres manipular, la culpa es tuya, pervertir la estadística es sólo el camino que usaste para llevarla a cabo. Es más, dado el carácter frío y carente de ideología como decía antes, puede ser la herramienta perfecta precisamente para desenmascarar a todos esos charlatanes que te lían con números porque quieren dar su interpretación previa y contraria a cualquier análisis estadístico...como la de los opinadores profesionales que andan por menéame.

#61 Si nuestro objetivo final es explicar a la gente porque no tiene ningún sentido plantearse para la estadística el falso dilema "objetividad/subjetividad", seguro que será más interesante hacerlo en el terreno dónde la mayoría que tienen esa duda puedan participar, no haciéndolo a partir de un listado de áreas de estudio dónde la mayoría de las personas (que no tienen porque tener conocimientos de estadística) no saben ni de lo que estas hablando, por lo que lo que has escrito les sonará a chino y tú mensaje según les entre por los ojos les saldrá por el culo. Y eso es un error que vemos muchas veces en aquellos que dominan un área: que siendo grandes conocedores del asunto en cuestión demuestran su incapacidad para "bajar" a recoger a aquellos que no lo son, y eso tiene poco sentido en un foro público y generalista como este, no ayuda a nuestro propósito. Porque lo cierto es que siendo la estadística un objeto de estudio tan objetivo como otras áreas de la matemática (insisto que en esto estoy totalmente de acuerdo contigo), existe la creencia o opinión popular por parte de muchos de que no lo es... piensa en lo que te digo, yo estoy en tú bando ... A mí mismo, que por mi profesión y estudios considero que algo de estadística sé, algunas de las cosas que comentas sólo las conozco por encima o de oídas, así que imagina al que no tenga ninguna relación con la estadística.

Cuando en mi mensaje #56 me preocupo, a partir de un ejemplo claramente tan tosco e infantil como el de la fruta y la carne en la mesa, de intentar diferenciar entre resultado e interpretación, estoy a propósito sólo delimitándome a aquella parte que genera debate y confusión, obviando también a propósito todo un universo de estudio estadístico (como tú bien indicas). Pero es que es en esta parte dónde existe el error de entendimiento, y es en esta parte, que es la noción de que es la estadística que creo que la mayoría tienen y tendrán, dónde debemos actuar. Espero explicarme, porque creo que confundes mensaje delimitado con desconocimiento.

Por lo demás, totalmente de acuerdo con tú mensaje...

#64 Creo que coincidirás conmigo en que la gran mayoría de resultados estadísticos requieren de un conocimiento mínimamente sólido para poder ser interpretados con propiedad.

No sólo coincido, sino que voy por ahí. Yo no sé de mecánica o de medicina, por tanto si voy al taller o al médico, no opino. O podré opinar humildemente pero no juzgar lo que me apetezca. No me pongo a divagar sobre la junta de la trócola o le digo al médico qué debe hacer. ¿No sabes estadística? pues te guardas tu opinión o al menos muéstrate humilde cuando la expones al resto y no la impongas como una verdad absoluta porque te apetece sentar cátedra -no me refiero a tí en concreto, sino en general, no me malinterpretes-. Pero con eso ya entramos no en saber o no estadística, sino de tener educación. En todo lo demás, no puedo más que darte la razón.

#65 "(...) hacerlo en el terreno dónde la mayoría que tienen esa duda puedan participar, no haciéndolo a partir de un listado de áreas de estudio dónde la mayoría de las personas (...) no saben ni de lo que estas hablando"

Precisamente, mi listado era a título meramente enumerativo para subrayar eso mismo. Trataba de decir "fíjate la cantidad de cosas que forman la estadística y de la que no has oído hablar en la vida". Tengo un blog llamado "la estadística no muerde" que precisamente hace eso que pides (aunque a ver si saco tiempo y lo actualizo, que da penica abandonarlo pero pereza retomarlo). Hay tres niveles de complejidad siendo el más básico el que pueden seguir personas no versadas en la materia. Pero yo no he venido a hablar de mi blog

No critico tu mensaje en #56, me parece acertado -los ejemplos más básicos siempre suelen ser inexactos pues se trata de presentar conceptos más que otra cosa- y trataba de puntualizarlo pensando más en los referidos que en ti, perdona si ha parecido lo contrario, pero te hago una pregunta, ¿Cuánta gente crees que ha escuchado cuando tranquila, sosegada y didácticamente he tratado de resarcirla de su error? basta conque des a entender que se equivocan para tenerlos en contra. Por ejemplo, date cuenta que en el tema de las encuestas hay un matiz ideológico en menéame que no va a desaparecer por estar equivocado.

#61 Menéame es, en el fondo, un microcosmos social. Uno muy particular, y no generalizable, pero es una comunidad notablemente nutrida de usuarios. Y no creo que sea algo intrínseco o excusivo de Menéame. Creo que coincidirás conmigo en que la gran mayoría de resultados estadísticos requieren de un conocimiento mínimamente sólido para poder ser interpretados con propiedad. Y el grueso de la pobación no conoce esas particularidades (la estadística puede llegar a ser tremendamente contraintuitiva, pero para entender eso hace falta un conocimiento mínimo al respecto). La culpa no es del meneante medio, pues aquí hay desde informáticos hasta abogados. Yo, por ejemplo, soy ingeniero pero he disfrutado de los escritos de temática jurídica del usuario PasaPollo, y no tengo ni idea de temas legales.

A lo que voy, es que si bien la estadística es una disciplina perfectamente (casi) sólida, son los charlatanes que mentas los que la usan para mentir generalmente por omisión en términos estadísticos. Así yo interpreto la cita de MArk Twain que te han referido, no porque sea cierto lo que dice de la estadística, sino porque es el pan de cada dia que ésta se use para mentir.

Ejemplos hay muchos en el ámbito político. Interpreto que tu conoces la estadística, y habrás visto que la gran mayoría de "datos estadísticos" que se nos han dado desde el Gobierno en la última década, son inconsistentes en si mismos, sesgados o directamente una enorme burrada matemática.

#39 👍

#116 Bueno, a ti te tiene que venir un científico a decirte que la luna es redonda y que brilla con mayor intensidad de noche que de día.

Entiendo que cada uno tiene un nivel y llega a donde llega.

#59 Seguir con la gili-moda de lo de "cuñao" para contestar a alguien que tuvo que ver como un familiar directo se consumia con esa enfermedad y que tienen convivir con el recuerdo de que las últimas palabras con coherencia que le escuchó decir fueron "he perdido la memoria" es de ¿gilipollas?, ¿ignorante?, ¿cabronazo?.

No afirmo nada, son solo preguntas que me hago, así al aire sin más. Podría ser realmente una característica de seres de luz divinos, en los que la empatía y la bondad rebosan por sus cuatro costados.

#79 Se puede padecer todo lo que comentas siendo futbolista milloranio, limpiadora de hoteles, pedófilo o cuñao. Si lo explicas diciendo "Y esto no hace falta que me lo diga ningún estudio, ni ningún médico, ni ningún científico" te convierte en cuñao con palillo en la boca.

#116 Bueno, a ti te tiene que venir un científico a decirte que la luna es redonda y que brilla con mayor intensidad de noche que de día.

Entiendo que cada uno tiene un nivel y llega a donde llega.