Ciencia sin seso… locura doble

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Ciencia sin seso… locura doble, una sección orientada a la metodologí­a de la ciencia presentada por el Dr. Manuel Molina

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Ovejas negras. Valores extremos.

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Un valor extremo o anómalo puede alterar la estimación de los parámetros poblacionales o la realización de los contrastes de hipótesis. La mejor manera de evitar estos efectos es el uso de técnicas de estimación robustas, menos sensibles a la presencia de valores anómalos.

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¿Por qué sobra uno? Estimando parámetros de la población

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A menudo tratamos de estimar los parámetros de una población a partir de los estadí­sticos obtenidos en una muestra. Así­, la media muestral es un buen estimador de la media poblacional. Sin embargo, no ocurre así­ con la desviación estándar muestral, cuyo modo de calcular debe modificarse ligeramente para que constituya un buen estimador de la desviación en la población.
Presentamos una nueva entrada de Ciencia sin seso… locura doble

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Del triángulo a la tarta. Tipos de causas.

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Los tipos de causas posibles de una enfermedad pueden clasificarse como causas componentes (no causan por sí­ solas la enfermedad), causas necesarias (sin ellas la enfermedad no se produce) y causas suficientes (su sola presencia es garantí­a de la producción de la enfermedad). Os presentamos una nueva entrada de Ciencia sin seso…locura doble.

la liebre y la tortuga

La liebre y la tortuga. La Hazard Ratio.

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Las variables de tiempo a suceso, también llamadas de supervivencia, tienen en cuenta el riesgo de presentar el suceso y la relación temporal hasta su producción. Por eso, para este tipo de variables tenemos que recurrir a indicadores como la hazard ratio, que tienen en cuenta tanto el riesgo de presentación como el aspecto temporal de la variable.

caja-bigote

Una caja con bigotes. El gráfico de caja

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El gráfico de caja es muy utilizado en estadí­stica descriptiva. De forma simple nos permite saber la mediana y el rango intercuartí­lico de una distribución, además de intuir su morfologí­a y simetrí­a. Además, permite estimar la aproximación a la normal de la distribución y comparar la igualdad de varianzas entre varias distribuciones.