Resumen como mentir en la estadistica

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Cómo mentir con estadísticas Darrell Huff www.ngarcia.org/nel/estadis/index.html
PREVIO El texto original (How to lie with statistics) es la publicación más famosa sobre el tema, de 1954, que todavía está a la venta. La valía del texto, además de en lo acertado de su contenido, se encuentra en la abundancia de ejemplos. Dado el objetivo de este extracto (dar una idea), se han eliminado losejemplos, salvo alguna breve excepción. INTRODUCCIÓN Los promedios y las relaciones, las tendencias y los gráficos no son siempre lo que parecen. Puede haber más de lo que ven los ojos y puede haber mucho menos. El lenguaje secreto de las estadísticas, tan atrayente a una cultura que se apoya en los hechos, se emplea para causar sensación, deformar, confundir y simplificar en demasía. Los métodos ylos términos estadísticos son necesarios para informar sobre los datos masivos de las tendencias sociales y económicas, las situaciones de los negocios, las encuestas de opinión, y los censos; pero sin escritores que utilicen las palabras con honradez y precisión y sin lectores que sepan lo que significan, el resultado no es más que pura semántica sin sentido alguno. Este libro es una especie derudimento sobre la manera de utilizar las estadísticas para engañar. En conjunto puede parecer un manual para desaprensivos. Quizá pueda justificarlo como aquel ladrón retirado que con la publicación de sus recuerdos ofrecía un curso para graduarse en el arte de tirar la piedra y esconder la mano: los desaprensivos ya conocen estos trucos; los hombres honrados deben aprenderlos en defensa propia.CAPÍTULO 1: la muestra que presenta un factor de influencia en sí misma. La técnica del muestreo es la espina dorsal de la mayor parte de las estadísticas que usted haya de encontrar en toda clase de temas. La base de esta técnica es simple, aunque en la práctica sus sutilezas han conducido a toda clase de caminos equívocos, algunos de los cuales distan de ser respetables. Si la muestra es losuficientemente extensa y bien seleccionada, representará al conjunto con bastante aproximación en la mayoría de los casos. Si no es así, puede ser menos precisa que una hipótesis sensata, y no tiene nada que la apoye, a no ser un aire de aparente precisión científica. Es una triste verdad el hecho de que detrás de lo que leemos o creemos saber están las conclusiones derivadas de muestras subjetivaso demasiado pequeñas, o ambas cosas a la vez. Cuando lea otra vez que el americano medio (se habla mucho de él, y la mayoría de las veces lo que se dice está poco fundamentado) se cepilla los dientes 1,2 veces al día (cifra que se me acaba de ocurrir, pero que puede ser tan buena como la facilitada por cualquier otra persona), pregúntese ¿Cómo se ha podido averiguar tal cosa? Cuando los datoshan sido filtrado a través de distintas fases de manipulación estadística y reducidas a una media expresada en decimales, el resultado empieza a presentar una aureola de convicción que sólo se vería empañada por una revisión cuidadosa de la muestra. Para que un informe basado en una muestra tenga valor, debe utilizar una muestra representativa, donde se hayan eliminado todos los posibles factoresde influencia. Examine dos veces lo que lea, y evitará creer una cantidad de cosas que no son verdad. Vale la pena tener en cuenta también, que la representatividad de una muestra puede ser destruida con la mayor facilidad, tanto por influencia de factores visibles como por la de los invisibles. Es decir, incluso en caso de que no pueda demostrarse que existe un factor de influencia apreciable,conserve cierto grado de escepticismo sobre los resultados, siempre que haya una posibilidad de influencia en alguna parte. Siempre la hay. Para comprobar una muestra tomada al azar se procede según el criterio siguiente: ¿Tiene cada nombre o cosa del grupo total la misma posibilidad de formar parte de la muestra? La labor de la encuesta de opinión se convierte en una batalla contra las distintas...
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