escándalos estadísticos: error i
TRANSCRIPT
DISMINUYE!!!!
“ESCÁNDALOS”
ESTADÍSTICOS
I
[email protected] Telf: 660.136.893 / 661.074.737
Habitualmente se hace uso de la estadística
descriptiva e inferencial para el análisis y
presentación de resultados EN PROYECTOS
DE INVESTIGACIÓN Y TESIS, pero…
¿los métodos seleccionados son los
adecuados?
¿Se cumplen las premisas?
¿se conocen las restricciones del modelo?
[email protected] Telf: 660.136.893 / 661.074.737
Error I. Captura de datos sin… definir la unidad
de estudio y unidad muestral.
[email protected] Telf: 660.136.893 / 661.074.737
Situación
Estamos estudiando la adecuación de un determinado
material en la confección de una prenda de vestir (por ejemplo
una bata) para un determinado sector profesional. Esta
adecuación se mide a través de variables de confortabilidad,
diseño, sudoración, etc. Buscamos la opinión del profesional
del sector sobre su uso, se confecciona y distribuye, obviando la
categoría profesional (responsable de planta, técnicos, auxiliar,
etc.). Se incluyen variables técnicas, con el fin de generar un
modelo predictivo, útil para el fabricante del producto.
[email protected] Telf: 660.136.893 / 661.074.737
Situación
Inmersos en los análisis preliminares, observamos en la
descriptiva de los datos que ‘parece que’ haya diferentes
respuestas en algunas variables dependiendo de la
categoría profesional, y nos planteamos la hipótesis de que la
percepción de confort y satisfacción con la prenda (entre otras
variables a estudio) es distinto ente los perfiles y por tanto la
prenda debería ajustarse a perfiles, dentro del sector.
[email protected] Telf: 660.136.893 / 661.074.737
EjemploEn este estudio se toman 7 sujetos de muestra, y se realizan 5 mediciones a lo largo del tiempo. Tomando como muestra final las 35 mediciones resultantes.
[email protected] Telf: 660.136.893 / 661.074.737
Qué se debe hacer…
Enunciar el hallazgo y las posibles mejoras que incluiría el
modelo planteado en la tesis, y que se abre una nueva
línea para investigaciones futuras. Investigar no tiene
fecha de caducidad.
O bien aplicar técnicas estadísticas de teoría de
muestras pequeñas que permitan, al menos, obtener un
resultado adecuado a la situación.