{"id":4421,"date":"2021-11-05T13:55:56","date_gmt":"2021-11-05T11:55:56","guid":{"rendered":"https:\/\/illadelsbous.com\/?p=4421"},"modified":"2025-04-16T14:49:01","modified_gmt":"2025-04-16T12:49:01","slug":"falacias-discursos-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/illadelsbous.com\/es\/falacias-discursos-datos\/","title":{"rendered":"Falacias Estad\u00edsticas: C\u00f3mo Evitar Errores Comunes al Analizar Datos"},"content":{"rendered":"<div class=\"grid kcm\">\n<div class=\"grid__item one-whole portable--auto lap--auto palm--auto\" data-style=\"\">\n<p>En la econom\u00eda actual, impulsada por la tecnolog\u00eda, <strong>los datos son esenciales para obtener nuevos conocimientos, tomar decisiones y crear productos<\/strong>.<\/p>\n<p>De hecho, hay tantos datos que <strong>su cantidad se duplica cada dos a\u00f1os<\/strong>, y en 2025 habr\u00e1 175.000 exabytes de datos.<\/p>\n<p>Es una cifra sin precedentes, y es dif\u00edcil de poner en perspectiva. Para que nos hagamos una idea, un exabyte equivale a 1.000.000.000 de GB de datos, y se dice que cinco exabytes equivalen aproximadamente a \u00abtodas las palabras jam\u00e1s pronunciadas por la humanidad\u00bb.<\/p>\n<h2>Falacias y trucos comunes con los datos<\/h2>\n<p>Las falacias estad\u00edsticas son trucos comunes que los datos pueden jugarle, y que conducen a errores en la interpretaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de los datos. Explora algunas falacias comunes, con ejemplos de la vida real, y descubre c\u00f3mo puedes evitarlas.<\/p>\n<p>Descubir estos puede ser todo un reto. Los datos vienen en muchas formas diferentes y no todos son f\u00e1ciles de analizar. Como resultado, es tentador tomar atajos con los datos, o tratar de encajar los datos que recibimos en nuestras nociones preconcebidas de c\u00f3mo deber\u00edan ser las cosas.<\/p>\n<h2>Ejemplos de falacias<\/h2>\n<p>He aqu\u00ed cuatro ejemplos de falacias, y por qu\u00e9 cada una de ellas es considerada un faux-pas por los cient\u00edficos de datos.<\/p>\n<h4>1. Sesgo de supervivencia<\/h4>\n<p>Cuando se analizan las cualidades que se necesitan para ser un empresario de \u00e9xito, se suelen buscar pistas en la poblaci\u00f3n existente de empresarios establecidos. Sin embargo, al limitar nuestra muestra s\u00f3lo a este grupo de empresarios \u00absupervivientes\u00bb, corremos el riesgo de sufrir un sesgo de supervivencia.<\/p>\n<p><strong>Hay lecciones que podemos aprender de todos los empresarios que han fracasado, pero son mucho m\u00e1s dif\u00edciles de encontrar<\/strong>. Integrar esos datos en la historia puede ayudar a completar una imagen mucho m\u00e1s completa.<\/p>\n<h4>2. Falsa causalidad<\/h4>\n<p>\u00bfSab\u00edas que existe una correlaci\u00f3n del 95% entre la tasa de matrimonios en Kentucky y la cantidad de personas que se ahogan cada a\u00f1o al caer de los barcos de pesca?<\/p>\n<p>Matrimonios en Kentucky vs. personas que se ahogan<\/p>\n<p>\u00bfSignifica esto que hay alg\u00fan tipo de relaci\u00f3n entre las dos variables?<\/p>\n<p>Encontrar un alto nivel de correlaci\u00f3n puede ocurrir simplemente por casualidad, pero <strong>adjudicar una falsa causalidad es uno de los errores estad\u00edsticos m\u00e1s comunes<\/strong>.<br \/>\nEsta y otras correlaciones extra\u00f1as aqu\u00ed: <a href=\"https:\/\/tylervigen.com\/spurious-correlations\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tylervigen.com\/spurious-correlations<\/a><\/p>\n<h4>3. La falacia del jugador<\/h4>\n<p>Si la ruleta sale negra 26 veces seguidas, \u00bfsignifica eso que volver\u00e1 a salir roja en la siguiente tirada?<\/p>\n<p>La falacia del jugador tambi\u00e9n ocurre con el an\u00e1lisis de datos: el hecho de que algo suceda con una frecuencia inusual durante un per\u00edodo de tiempo no significa que la naturaleza lo \u00abigualar\u00e1\u00bb.<\/p>\n<h4>4. El efecto Cobra<\/h4>\n<p>Los datos pueden utilizarse para medir el progreso en la consecuci\u00f3n de los objetivos empresariales, pero \u00bfqu\u00e9 ocurre si hay incentivos para jugar con estos objetivos?<\/p>\n<p>Wells Fargo, en un esfuerzo por vender m\u00e1s a los clientes existentes, introdujo un incentivo llamado \u00abocho es genial\u00bb. En resumen, se anim\u00f3 a sus empleados a vender ocho cuentas por cliente, que pod\u00edan adoptar la forma de tarjetas de cr\u00e9dito, cuentas de ahorro y otros servicios financieros.<\/p>\n<p>En un ejemplo de buenas intenciones que se torcieron, los empleados de Wells Fargo empezaron a incumplir las normas para cumplir sus objetivos. Se abrieron millones de tarjetas de cr\u00e9dito y cuentas de dep\u00f3sito no autorizadas sobre la base de este perverso incentivo, y el banco fue finalmente condenado a pagar un acuerdo de 142 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Fuentes: visualcapitalist.com, tylervigen.com, geckoboard.com<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En la econom\u00eda actual, impulsada por la tecnolog\u00eda, los datos son esenciales para obtener nuevos conocimientos, tomar decisiones y crear productos. 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