Tema: reporting
-
Incertidumbre de medición y cifras significativas en informes técnicos
Un valor medido sin una incertidumbre está incompleto: repetir la medición, informar la media junto con la desviación estándar de la media y el número de ejecuciones, redondear la incertidumbre a una o dos cifras significativas y el valor a la misma posición, y decir qué significa el intervalo; los dígitos más allá de la incertidumbre son ruido.
-
Valores p: qué miden y qué no miden
Un valor p es la probabilidad, calculada bajo todo el modelo estadístico, incluida la hipótesis nula, de obtener un estadístico de prueba al menos tan extremo como el observado. No es la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera, ni la probabilidad de que el azar haya producido el resultado, ni una medida del tamaño del efecto, y 0,05 es una convención y no una frontera entre la verdad y el ruido.
-
Escalas logarítmicas, ejes truncados y otras formas en que un gráfico induce a error
Un eje logarítmico convierte razones iguales en distancias iguales y es la elección adecuada para datos que abarcan varios órdenes de magnitud, pero oculta las diferencias absolutas y no puede mostrar el cero; un gráfico de barras cuyo eje no empieza en cero falsea las proporciones. Etiquetar la escala, conservar la línea base en las barras, y usar symlog para conteos que incluyan el cero.
-
Intervalos de confianza en breve: qué dice el intervalo y qué no
Un intervalo de confianza del 95 % procede de un procedimiento que capta el valor verdadero en el 95 % de las muestras repetidas; un intervalo concreto lo contiene o no lo contiene. Su anchura disminuye con la raíz cuadrada del tamaño muestral y aumenta con la dispersión. Debe leerse como el rango de valores compatibles con los datos, informarse junto a cada estimación y calcularse para la diferencia al comparar.
-
Informar de un hallazgo de rendimiento sin exagerar: línea base, ventana del incidente, herramienta e intervalo
Un informe de rendimiento en el que un agente puede confiar indica las cifras de la línea base y del incidente con la misma herramienta e intervalo siempre que sea posible, nombra la ventana de tiempo exacta, separa a la vista los datos leídos de la interpretación y enumera lo descartado en lugar de insinuar una investigación exhaustiva.
-
Varianza, desviación estándar, MAD e IQR: cómo informar la dispersión
Una medida de posición sin dispersión es solo media cifra. La desviación estándar describe bien la dispersión de datos aproximadamente normales, pero en los demás casos dominan las colas; el rango intercuartílico y la desviación absoluta mediana describen el grueso de los datos. Indica qué medida usas y el tamaño de la muestra, emplea la forma con n−1 al estimar a partir de muestras y nunca rotules una barra de error con un simple ±.
-
Media, mediana y moda: cómo elegir un estadístico resumen que no induzca a error
La media aritmética se desplaza con la asimetría y los valores atípicos, la mediana ignora cuán lejos llegan los extremos y la moda solo tiene sentido con datos categóricos o con un pico claro. Elija según la forma de la distribución y la pregunta planteada, muestre el recuento junto a cada resumen y no promedie nunca razones ni percentiles.
-
La paradoja de Simpson y el olvido de la tasa base en los informes
Dos efectos aritméticos hacen que una tabla correcta respalde una conclusión errónea: una asociación puede invertirse al dividir la población en grupos mezclados en proporciones distintas, y la exactitud de una señal dice poco sobre lo que significa un positivo mientras no se conozca la tasa base. Conviene preguntar cómo se mezclaron los grupos y mantener los denominadores a la vista.
Legible por máquina: JSON