¡Buenos días almas inciertas! ¿Qué tal el domingo?
Bien o mal estamos bastante acostumbrados a ver gráficos donde se representan datos relativos a una o varias variables.
Pero, ¿desde cuándo lo hacemos?
El ser humano lleva representando la realidad en forma de dibujos o gráficos desde los tiempos más remotos.
Algunas de las primeras representaciones formales (matemáticamente hablando) se las debemos a la cartografía y, en particular a la proyección de Mercator (1569)
Otro momento importante fue la aparición de las coordenadas cartesianas, llamadas así en honor al gran filósofo y matemático René Descartes.
Mediante este sistema de ejes se podían representar funciones matemáticas con facilidad.
Esto incluye las funciones que representan la probabilidad de una variable aleatoria en una población.
Algunas de las primeras representaciones en ese sentido incluyen los dibujos de que Laplace incluía en sus tratados como este que muestra la distribución que lleva su nombre.
Sin embargo, este tipo de gráficas no estaban visualizando datos que es de lo que se trata este hilo.
Las que se consideran las primeras visualizaciones de datos se las debemos a William Playfair (1759--1824) aunque existen algunos intentos previos.
Estos intentos previos consistían en lineas temporales o representaciones de distancias como este de 1644, en el que Michael Florent Van Langren, un astrónomo flamenco, trató de plasmar las diferentes estimaciones realizadas sobre la distancia entre Toledo y Roma
Willian Playfair, logró encontrar algunos gráficos especialmente útiles y que han llegado hasta la actualidad casi sin cambios.
El primer tipo incluye la representación de series temporales en forma de lineas que permitían mostrar la evolución observada.
El segundo gráfico, que aparecía entre los 43 diagramas de lineas de su libro The comercial and political atlas, publicado por primera vez en 1786, encontramos un diagrama de barras que representaba la exportaciones e importaciones de Escocia a diferentes lugares del mundo
El tercer gráfico que debemos a William es del diagrama de tarta o de quesitos.
Estos diagramas pueden utilizarse para representar datos que indiquen en que proporción se da cada una de las características de un conjunto
Pero, además, William, en su libro The Statistical Breviary unió varios de estos gráficos en una única figura, haciendo que el radio de la circunferencia fuese proporcional al tamaño del país al que representaba
Está técnica es la que hoy en día se utiliza en lo que se conoce como gráficos de burbujas. Un diagrama donde cada punto, que representa la posición de dos variables para una unidad de la muestra, tiene un radio proporcional a una tercera variable.
Los gráficos de Playfair se centraban principalmente en cuestiones económicas, pero no muy lejos en el tiempo podemos ver la aparición de estos y otros gráficos aplicados a otras áreas de la ciencia.
Es el caso, por ejemplo de la llamada Rosa de Nightingale o diagrama de area polar. Esta figura se la debemos a la gran Florence Nightingale, de quien ya hemos hablado en esta casa anabelforte.com/2020/05/12/flo…
Este diagrama consistía en un circulo dividido en sectores con el mismo ángulo, pero distinta altura… vamos, como una especie de barras triangulares partiendo todas de un mismo punto.
La altura de las barras tiene que ver con el tamaño de lo que representan que, en este caso eran el número de muertes para cada més. Dentro de cada sector (o barra) las muertes se dividen a su vez según sus causas🔵; enfermedades infecciosas🔴, heridas y otras causas⚫️
Podemos hacer referencia también al mapa de John Snow gracias al cual pudo comprobar su sospecha de que el cólera provenía de una fuente infectada.
Estos son solo los orígenes de una disciplina que hoy en día resulta fundamental y tiene un gran poder, como bien saben los medios de comunicación.
La visualización de datos.
Otros día os cuento más sobre gráficos actuales y como hemos llegado a ellos. Pero de momento os dejo algunas fuentes por si queréis saber más. ine.es/expo_graficos2… dundas.com/resources/blog…
Gracias por leer hasta aquí y tened un buen domingo!
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La estadística es parte de nuestro día a día aunque no la veamos. Y si bien no verla no la hace menos útil, necesitamos ser conscientes de su importancia y entenderla bien para que no nos den "gato por liebre"
Dejadme que desarrolle porque este manifiesto es tan importante:
1. A menudo se menosprecia un estudio cuando se habla de "estadísticas". Suelen ser ocasiones en que se está hablando de cuestiones socio económicas o demográficas en las que se presentan números que no concuerdan exactamente con nuestra forma de ver el mundo.
Entender bien los procesos de muestreo y lo que hay detrás de la conocida como "cocina" estadística, es fundamental para ser críticos con los resultados presentados sin caer en la trampa del "a mi no me representa".
¡Buenos días almas inciertas!
Es 12 de mayo, Día de la Mujer Matemática en honor al Maryam Mirzakhani y Día de la Enfermería en honor a Florence Nightingale quien, además, fue una gran Estadística.
Hay mucho que celebrar pero mucho más por lo que luchar.
Aquí algunas ideas👇
1. Trabajemos por mejorar la educación matemática
Necesitamos romper con el tabú que generación tras generación excusa no saber matemáticas.
Y eso pasa porque que las profesoras y los profesores de infantil y primaria también las aprecien, porque eso se transmite.
2. Luchemos por que los juegos y juguetes así como la promoción de los mismos deje de ser sexista.
Las construcciones, los puzzles, los coches, los robots, las cocinitas (fijaros en el diminutivo), las muñecas (fijaros en la "a")... NO deberían tener género.
Bueno, vamos al lío.
Es habitual que me oigáis (leáis) quejarme de que lo llaman IA cuando quieren decir Estadística. Esta queja tiene dos pilares fundamentales.
1⃣ Lo que de humo tiene (a veces) el nombre
2⃣ Las consecuencias de que ahora todo sea IA
Si vamos al primero, podéis pensar que es casi una pataleta... y en parte es así.
La Estadística lleva siglos analizando datos y ayudando a entender el mundo casi desde el anonimato y cuando empieza a ser reconocida... BAM! la llamamos IA.
No sé si podré estar esta tarde pero me gustaría hacer una pequeña reflexión entorno a ChatGPT y a todo lo que se nos viene entorno al procesamiento del lenguaje y otros campos en los que el aprendizaje automático incidirá directamente.
El avance imparable de los algoritmos y su análisis de datos para obtener conclusiones es ya una realidad.
Sin embargo, en este contexto cabe hacerse 2 preguntas:
⁉️¿Son sus conclusiones tan ciertas como se pintan?
⁉️¿Son realmente un problema para la educación y/o el empleo?
La respuesta a estas dos preguntas es, sin duda, compleja y con muchas aristas.
Me apetece un montón hacer un hilo con los libros que voy a leer en este 2023... Porque siempre que termino uno digo "tengo que contar que es una pasada" y luego se me pasa.
¡Empiezo!🧵
Este lo acabé en 2022 pero es que es una pasada y no puedo dejar de contároslo: Hermanito de Ibrahima Balde (el protagonista) y Amets Arzallus Antia, Ed @BlackieBooks
Desgarrador y necesario relato del viaje de Ibrahima a la busca de su hermano pequeño desde Guinea hasta Europa
Ojalá leyeran "Hermanito" quienes aun piensan que migrar es un capricho y hablan de cosas como la "migración ordenada".
Este libro lo conocí a través del equipo de @carnecrudaradio a quienes agradezco infinito que cuenten este tipo de cosas.
Hoy estoy enfadada, muy enfadada y como no se dónde quejarme pues voy a quejarme aquí.
Estoy harta de la doble moral con la que se trata a la Estadística...
Dejadme que me explique.
Siempre que voy a dar cursos de formación permanente de Estadística hay un montón de investigadores juniors y senior de áreas como la biología, la biotecnología, la psicología, la economía, la educación, las ciencias del deporte etc.
Salta a la vista que necesitan el Estadística como el agua y muchas veces las preguntas que me hacen acaban teniendo que ver con sus investigaciones, porque lo necesitan.
Algunas personas han aprendido muchísimo por su cuenta pero puedes notar como las bases flojean.