Estadística: Errores y omisiones

1. Estadística: Errores y omisiones Pere Grima pere.grima@upc.edu Maratón Científico Cajastur, 2 de junio de 2011

2. Iceberg y estadística • Calidad y costos • Costos de la calidad • Costos de la no calidad • Costos totales de la calidad • El tratamiento de los costes en los proyectos Seis Sigma

3. Hay más de lo que se ve Porcentajes Sondeos electorales Medias Control de la Calidad: ¿Qué podemos hacer para mejorar? Investigación médica: ¿Es mejor un nuevo medicamento? Biología: Animales en extinción Previsiones: ¿Cuanta electricidad se gastará mañana? Estudios de mercado: ¿Qué quieren los consumidores? Estudios sociológicos: ¿Qué quieren los jóvenes? Fiabilidad. ¿Cada cuanto se deben revisar las piezas de un avión? Economía: ¿Cuánto suben los precios?

4. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

5. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

6. ¿Qué es una família?

7. ¿Los que fuman tienen algún trastorno mental? El País, 28 noviembre 2000

8. Jóvenes.... !

9. Jóvenes… http://www.ajemadrid.es/

10. “Estadísticas...” • Salud mental • Popularidad • Inteligencia • Pobreza . . . http://es.wikipedia.org/wiki/Pobreza

11. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

12. Precisión exagerada

13. Esto es hilar fino...

14. Precisión ridícula !

15. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

16. 1 pollo + 0 pollos El País, 1 de marzo de 2011

17. La media no necesariamente representa a todos La Vanguardia 25 noviembre 2005. Pág. 5 (suplemento Vivir) El Periódico 25 noviembre 2005; Pág. 45

18. Sueldos El País, 6 de marzo de 2011, pág. 25

19. Confundir la media con el conjunto La Vanguardia, 26 de Febrero de 2002. Página 16

20. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

21. Original, pero poco claro 0,7 0,6 El País, 22 de noviembre de 2005. Página 15

22. ¿Qué? La Vanguardia, 3 marzo 2006. Página 40

23. Evolución de las ventas...

24. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

25. Impacto del eje vertical

26. Gráfico universal Es muy rápido. Sobre el mismo dibujo se cambian los números

27. Sin escala

28. Unidad = Unidad

29. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

30. Ideas clave Intervalo de confianza del 95 % 42,8 % ± 3,2 % Estimación puntual Margen de error Dice la verdad el 95 % de les veces

31. ¡Empate técnico! El País, 18 febrer 2006. Pàgina 18

32. Consumo de cannabis El País, 7 febrer 2003

33. Augmenta el consum?

34. Tamaño de la muestra Cuchara para catar la sopa a diario Cuchara para catar la sopa con invitados Olla para la sopa a diario Olla para la sopa con invitados

35. Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad

36. Asegurar la representatividad

37. Curiosa encuesta

38. Iceberg y estadística • Calidad y costos • Costos de la calidad • Costos de la no calidad • Costos totales de la calidad • El tratamiento de los costes en los proyectos Seis Sigma

39. Créditos: Una parte de este material proviene de una exposición sobre pifias y malos usos de la estadística que preparé con el prof. Lluís Marco. http://www-eio.upc.es/~grima/Varios.html Otros ejemplos y la estructura estructura general está inspirada en el trabajo que hicieron Sara Fontdecaba y Maria Montón, y que está resumido en el capítulo 15 del libro “Estadística en acción”. Editado por la Facultad de Matemáticas y Estadística de la UPC: http://hdl.handle.net/2117/7854