Como mentir con estadística

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Capítulo 1 “La muestra que presenta un factor de influencia en sí misma”

Este capítulo se centra a las muestras de estudios, investigaciones y publicaciones. El autor nos introduce con un ejemplo en la cual va manipulando la muestra, así como explica la importancia y la necesidad de hacer correctamente la  muestra en este caso varios sujetos, Por lo tanto, para que un informe sobre una muestra tenga valor, debe seleccionarse una muestra que resulte representativa, es decir, que carezca de factores de influencia. La mejor solución a este problema es el uso de muestras aleatorias. Sin embargo, debido a sus elevados costes, se suele optar por “muestras al azar por estratos”, es decir, se divide la población en partes y se toman grupos proporcionales a las mismas. Sin embargo, los criterios de división no siempre son exactos. La conclusión a la que llega el autor es que, en las encuestas de opinión, nunca se consigue un 100% de exactitud, siempre hay factores de influencia.  El principal factor de influencia en estas encuestas es el deseo que tiene el entrevistado de dar una respuesta agradable.

Por otro lado la conclusión que da el autor es que hay que evaluar la muestra en este caso para determinar si es confiable y tiene validez.

Capítulo 2 “El promedio bien escogido”

Dando continuidad, nos habla acerca del promedio en la cual nos menciona que se puede calcular de diferentes formas, en este sentido para evitar prejuicios o la perdida de interés del investigador o de quien pidió hacer el estudio.

Por otro lado, también nos menciona que los cálculos de un promedio como pueden ser buenos como pueden ser malos, pero no suficientes por si solos. El autor Huff  nos da una serie de ejemplos en los cuales nos dice que se pueden dar respuestas falsas mediante el promedio.

Finalmente se reconoce al promedio como una medida fácil, útil e importante y de frecuente uso indicando que no puede ser precisa para entender las diferencias de las muestras. Por otro lado no se puede poner solo como conclusión el promedio sino, tenemos información de una mediana y de la moda.

Capítulo 3 “Las pequeñas cifras que no aparecen”

En este capítulo nos habla del trabajo de los niveles de significancia y la forma en las que son representados en las gráficas.

Realizan un análisis desde lo que no aparecen más allá de los reportes de resultado y en la forma en la que se grafican asuntos de impacto pero carecen de datos que ayudan no solo a la  compresión, sino también a una representación analítica. Menciona que el graficar sin números o sin ninguna leyenda hace que puedan manipular la impresión o simplemente no tendría una validez.

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