Capítulo 6
Por qué las muestras grandes dan promedios más estables
Cada barra cuenta los promedios de estudios completos. Multiplica la muestra por cuatro y la pila queda la mitad de ancha.
El libro interactivo de estadística
La estadística, explicada con calma.
Valor p, intervalos de confianza, error estándar, regresión: las ideas que usas cada semana, por fin tan claras que podrás explicárselas a otra persona. Palabras sencillas, ejemplos reales y una simulación en vivo en cada capítulo.
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Parte II · Capítulo 6
6
Desviación estándar vs. error estándar
Figura 6.2 · Simula 500 estudios y mira cómo se van apilando los promedios.
Incluye:
valor p•error estándar•intervalos de confianza•potencia estadística•tamaño del efecto•distribuciones•correlación•regresión
El problema no eres tú. Es cómo te enseñaron estadística.
Casi todos aprendimos estadística igual: una fórmula en el pizarrón, una tabla al final del libro, un examen y la esperanza silenciosa de entenderlo algún día. Para la mayoría, ese día nunca terminó de llegar. Si te reconoces en alguna de estas situaciones, estás en muy buena compañía:
- Sabes correr la prueba, pero si alguien te pregunta qué significa realmente el valor p, cambias de tema.
- Tu director de tesis te pregunta si las barras de error son desviaciones estándar o errores estándar, y se te hace un nudo en el estómago.
- Copias el análisis de un artículo parecido y cruzas los dedos para que sirva con tus datos.
- Ya viste diez videos sobre intervalos de confianza y todavía no tienes claro a qué se refiere ese 95%.
Nada de esto tiene que ver con la inteligencia. Tiene que ver con el orden. La mayoría de los cursos te dan primero la fórmula y esperan que la intuición llegue sola. Casi nunca llega.
Estadística, con calma invierte ese orden. Primero ves cada idea en movimiento, después le pones palabras y solo al final llega la fórmula, cuando ya te parece obvia.
MíraloUna simulación en vivo para explorar hasta que todo encaje.
EntiéndeloLa idea en palabras sencillas, con el error clásico que conviene evitar.
ÚsaloFrases listas para adaptar a tu tesis o artículo.
En vivo, ahora mismo
No lo memorices. Míralo suceder.
Leer sobre el error estándar es una cosa. Verlo achicarse a medida que agregas datos es otra muy distinta. En el libro, cada idea viene con una simulación que tú controlas: mueve un control, cambia la muestra y mira exactamente qué les pasa a tus datos. Aprendes jugando.
Capítulo 10
Qué significa realmente “95% de confianza”
Cada línea es el intervalo de un estudio. Más o menos 1 de cada 20 no atrapa el valor real, y nunca sabes cuál.
Capítulo 11
Valores p cuando no pasa nada
Prueba mil veces un medicamento que no hace nada. Los valores p se reparten de forma pareja y, aun así, el 5% parece “significativo”.
Capítulo 9
Una campana que nace de un mundo asimétrico
Empieza con tiempos de espera asimétricos. Promedia unos pocos a la vez y la campana aparece sola.
Capítulo 14
Cómo se ve realmente r = 0.3
Mira la misma nube apretarse y soltarse. La mayoría cree que una correlación de 0.3 es mucho más fuerte de lo que es.
Capítulo 12
La potencia estadística, a la vista
Gris es “sin efecto”, azul es el efecto real. El área azul después de la línea punteada es tu probabilidad de encontrarlo.
Lo que recibes
Toda la base, en un solo lugar y sin apuros.
Capítulos cortos que siguen la vida de una investigación, de la primera planilla al modelo final. Léelo de principio a fin o salta directo al capítulo que necesitas la noche antes de reunirte con tu director de tesis.
Parte I
Describir los datos
Tipos de variables · Gráficos que muestran la forma real · Media, mediana y moda · Del rango a la desviación estándar · Percentiles y puntajes z
Parte II
Distribuciones y muestras
Desviación estándar vs. error estándar · La normal, t, χ² y F · Distribuciones para datos del mundo real · Por qué los promedios se vuelven normales · Intervalos de confianza
Parte III
Poner ideas a prueba
Qué es realmente un valor p · Errores y potencia estadística · Tamaños del efecto
Parte IV
Relaciones
Correlación · Correlación vs. regresión · La regresión en palabras sencillas · Tipos de regresión