¡Buenos días seres diversos! A ver qué nos deparará el sábado
Una pregunta, ¿tenéis peques? ¿niños o niñas?
🤰¿Sabíais que anualmente nace un porcentaje ligeramente mayor de niños que de niñas? Se estima que, aproximadamente, nacen 107 niños por cada 100 niñas #StatsPill
El primero que estudió esto de forma metodológica fue John Arbuthnot, un médico y polímata inglés nacido en el siglo XVII que se dedicó a revisar los registros bautismales londinenses de 82 años consecutivos para ver cuántos niños y niñas nacían
Arbuthnot comprobó que, sistemáticamente, cada año, nacían más niños que niñas.
Comparó esta situación con la de la probabilidad de lanzar una moneda y que saliese cara 82 veces seguidas
Claramente, se trataba de una probabilidad muy baja si la probabilidad de cara y la de cruz eran la misma (0,5 multiplicado por si mismo 82 veces). Esto hacia que las observaciones resultasen incompatibles con que la proporción de niños y niñas fuese la misma
Y esta es, seres inciertos, la primera aproximación conocida al p-valor, esa medida tan incomprendida, de compatibilidad entre las observaciones y la hipótesis.
Después llegó Laplace que usaría el mismo ejemplo abordado desde una perspectiva ligeramente diferente, pero llegando a las mismas conclusiones. Y parece que también Poisson utilizó esta cuestión para trabajar en su distribución.
La formalización del p-valor, sin embargo, no llegaría hasta principios del siglo XX, de la mano del gran estadístico Karl Pearson... y, como ya hemos contado otras veces, fue popularizado por el peculiar Ronald A. Fisher
Y hasta aquí la píldora de hoy... venga, a hacer cosas! que diría Angel Martín💕
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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.