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Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
@RosanaFerrero
Oct 31, 2022 • 12 tweets • 13 min read • Read on X
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🤯Tercer y última parte de ERRORES QUE DAN MIEDO en #DataScience 🎃

☠️ERRORES mortales que incluso los expertos cometen⚰️
rosanaferrero.blogspot.com/2016/09/los-7-…

Continúa leyendo, si te atreves...👻
#HorrorStats #HappyHalloween #DataAnalytics #Halloween #FelizLunes #dataviz #RStats #Python #ML
🚫No realizar una investigación reproducible💀

“Every analysis you do on a dataset will have to be redone 10-15 times before publication. Plan accordingly” Trevor A.Branch

No crear un informe replicable, reproducible y reutilizable sí que DA MIEDO

#HorrorStats #HappyHalloween
🚫No seleccionar la prueba de hipótesis o el modelo de regresión correcto para tu objetivo🎃

¿Cuáles son las hipótesis? ¿Cómo son las muestras? ¿Qué tipo de prueba/modelo elegir? ¿Una cola o dos colas? ¿Qué hacer si mis datos no cumplen los supuestos? BOOO!! 👻

#HorrorStats #ML
🚫No distinguir la significación estadística de la significación práctica🤦🏻‍♀️p-valor nos dice la dirección y tamaño del efecto la magnitud

Que exista una diferencia no significa que sea grande

Muestras muy grandes detectan diferencias muy pequeñas. Big Data da MIEDO!
#HorrorStats
🚫Decir "se comprueba la hipótesis nula H0" o "H0 es cierta"

👉Así como la falta de evidencia no demuestra que el acusado es inocente, un resultado no estadísticamente significativo (e.g. p>.05) no demuestra que H0 sea verdadera. Solo “no hay suficiente evidencia"💀
#HorrorStats
🚫Decir "el p-valor es la probabilidad de que H0 sea cierta"

😱Las hipótesis son o no son. p-valor mide la fuerza de la evidencia contra H0. A menor p-valor, mayor evidencia contra H0 a largo plazo🧙

Sientes ESCALOFRÍOS?
#HorrorStats #DataScience #Halloween2022 #RStats #Python
🚫Considerar que el nivel de significación alfa=5% es un mandamiento⛪️

😉El valor 5% es simplemente una convención conveniente, podría ser el 10% o el 1%, no existe un umbral real.

🎃#HorrorStats #DataScience #RStats #Python #Analytics #dataviz #analisisdedatos 👻
Lee más👇
🚫No informar el p-valor exacto ni los resultados completos de la prueba de hipótesis.

😱p-valor depende de:
📌tamaño de efecto (ES), ES grandes son más fáciles de detectar.
📌tamaño de muestra (N). muestras grandes dan pruebas más sensibles
📌Diseño de estudio...

#HorrorStats
🚫No considerar el Error tipo III: resolver el problema incorrecto.

☠️¿Las hipótesis son las correctas? ¿Cuán plausible es H0? ¿Cuáles son las consecuencias de rechazar H0? El contexto es crucial

👻#HorrorStats #Halloween #Halloween2022 #DataScience #dataviz #RStats #Python 🎃
🚫Desconocer la potencia estadística

¿Alguna vez te lo has preguntado?
👉¿Puedo confiar en el resultado?
👉¿Cuántas muestras necesito?

Conocer la potencia estadística nos permite ahorrar tiempo y dinero en nuestras investigaciones, ¡¿cómo no te lo contaron antes?!

#HorrorStats
Interpretar correctamente los resultados de un análisis puede ser muy difícil😱

😎Para volverte un PRO en #DataScience no cometas los errores que te he mostrado en este hilo y usa esta guía para planificar y diseñar investigaciones rigurosas👇
#Halloween
maximaformacion.es/recursos/disen…
Recuerda👇

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More from @RosanaFerrero

Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Aug 29
🌟👀 ¿Qué hacer cuando un resultado NO es estadísticamente significativo? 🧠
Tranquilo, ¡que un p > 0.05 no es el apocalipsis estadístico! Aquí va una guía rápida para que actúes como un verdadero profesional de los datos y saques partido a ese resultado.👇🧵

#stats #analytics Image
🙈1️⃣ ¿Qué significa realmente un p-valor > 0.05?
No significa que no haya efecto. "La ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia" (Carl Sagan). Ese es uno de los errores más comunes. Recuerda: el p-valor no mide la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera.
📏2️⃣ ¿Por qué pudo darse ese resultado? ¿Qué papel juega el tamaño de la muestra?
👉 Muestra pequeña: La potencia puede ser insuficiente para detectar un efecto real. Aquí toca hacer un análisis de sensibilidad para ver el tamaño mínimo de efecto detectable.

#pvalue
Read 13 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Aug 25
😳 Cuando empiezas con R, las dudas llueven:
👉 ¿Qué función necesito?
👉 ¿Cómo se usa?
👉 ¿¡Por qué me sale este error infernal!?

Por eso, he recopilado en un solo lugar todos los recursos que te ayudarán a aprender R como un/a pro:

#stats #rstats #EstadísticaConR #DataScience Image
📚 Funciones de ayuda, buscadores especializados, viñetas, ejemplos, CRAN Task Views, foros, FAQs…
Y sí, también cómo hacer preguntas que reciban respuestas útiles

#AprenderR #MásterOnline #RStats #FormaciónContinua #EducaciónEstadística #ComunidadesDeDatos #CRAN #StackOverflow Image
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💡 En el Máster enseñamos mucho más que sintaxis: formamos a personas que saben buscar, preguntar y seguir aprendiendo de forma autónoma. Porque saber usar R no es memorizar, es saber encontrar lo que necesitas, cuando lo necesitas.

maximaformacion.es/blog-dat/neces…Image
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Read 4 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Aug 20
👀 Google predijo una epidemia… de malas decisiones. 🔥
El Big Data no sustituye pensar: el caso de Google Flu Trends (GFT).
Un modelo precioso, que no servía para nada.🦠❄️

👇 Hilo crítico sobre hype, errores y lecciones en ciencia de datos:🧵

#stats #datascience #analytics Image
Durante años, Google Flu Trends fue el niño bonito del Big Data.
La promesa: predecir brotes de gripe en tiempo real usando nuestras búsquedas.
La realidad: sobreestimó los casos, confundió baloncesto con gripe y falló en la pandemia de 2009.
Sí, baloncesto (ambos en invierno).🏀
👀 ¿Qué salió mal? Casi todo.

📍1️⃣ La fiebre del Big Data
Pensar que tener muchos datos equivale a tener buenos datos.
Spoiler: no.

Correlacionaron búsquedas absurdas con brotes... y luego se sorprendieron de que no funcionara.

#DataScience #BigData #Estadística #Modelado
Read 10 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Aug 19
🎯 No todos los outliers son villanos. Algunos son los héroes que revelan lo que nadie más ve. 👀
👇🧵Te explico cómo distinguir entre errores, casos fuera de contexto y variación natural valiosa.

#DataScience #Analytics #stats #rstats #ML #machinelearning #outliers
Eliminar outliers sin justificar puede:
❌ Distorsionar tus modelos
❌ Reducir la robustez de predicciones
❌ Hacerte perder información crítica

Por eso siempre recomiendo: PARA. REVISA Y CONSULTA PRIMERO.
Los valores atípicos no siempre son errores. A veces son:
✨ Variación natural que contiene información valiosa
🔍 Casos excepcionales que revelan patrones ocultos
💡 Las claves del hallazgo más importante
Read 8 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Aug 16
🔥 ¿Qué NO te enseñaron en tu curso de análisis de datos… y tuviste que aprender a golpes?
Nos enseñan métodos, fórmulas y (con suerte) sintaxis.
Pero en el mundo real, los datos llegan sucios, los plazos aprietan y nadie lee tus gráficos si no los entienden.
10 lecciones👇 Image
📉 10 verdades del análisis de datos que no salen en el temario:

1️⃣ El 80% del trabajo es limpiar, ordenar y entender los datos.
Sí, lo has leído mil veces. Pero hasta que no lo vives, no lo crees.
🧼 Si amas la estadística, aprende también a amar el preprocesado.

#stats Image
2️⃣ Los datos nunca llegan como los necesitas. Nunca.
A veces el problema no es técnico, sino organizativo: fuentes desconectadas, procesos manuales, duplicados...
💡 El mejor analista no es el que espera datos perfectos, sino el que aprende a trabajar con datos imperfectos. Image
Read 12 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Aug 15
🚨 EL INFIERNO DE LAS FECHAS EN ANÁLISIS DE DATOS 🚨
Sí, lo has vivido. Todos lo hemos vivido.

Si alguna vez has intentado analizar fechas en Excel, sabes de lo que hablo: Image
🧨 Problemas típicos:
❌ Formatos inconsistentes: ¿DD/MM/AAAA o MM/DD/AAAA?
❌ Fechas como texto: Importas datos y... mágicamente son cadenas.
❌ Zonas horarias: UTC, GMT, hora local… todo mezclado.
❌ Restas y sumas absurdas: Días que no cuadran, meses que desaparecen…
💡 Pero hay una solución: R + lubridate = paz mental 🧘
✅ Limpiar fechas: ymd(), dmy(), mdy()
✅ Sumar días, meses o años: + days(5), + months(3)
✅ Detectar y corregir formatos mixtos: parse_date_time()
✅ Controlar husos horarios: with_tz() y force_tz() Image
Read 5 tweets

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