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Apr 2, 2023 6 tweets 3 min read Read on X
¡Hola Twitter! Hoy les quiero hablar de la importancia del muestreo aleatorio en la investigación científica. ¿Por qué es crucial que el muestreo sea aleatorio? Sigue leyendo para descubrirlo. #MuestreoAleatorio #InvestigaciónCientífica Image
El muestreo aleatorio es crucial porque permite obtener muestras representativas de una población, lo que a su vez permite hacer inferencias precisas y fiables sobre la población en su conjunto. Image
Cuando se realiza una investigación, es imposible estudiar a toda la población, por lo que se toma una muestra que sea representativa de la población en cuestión. Si la muestra no es representativa, los resultados obtenidos pueden estar sesgados. Image
Por lo tanto, el muestreo aleatorio es importante porque permite reducir el sesgo de selección y garantiza que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra. Image
Además, el muestreo aleatorio es fundamental en la investigación científica porque permite aplicar métodos estadísticos y matemáticos rigurosos para analizar los datos y obtener conclusiones válidas y confiables. Image
En resumen, el muestreo aleatorio es crucial para garantizar que los resultados de una investigación sean precisos, fiables y representativos de la población en cuestión. ¡Comparte este hilo para difundir la importancia del muestreo aleatorio en la investigación científica! Image

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Apr 11, 2023
¡No seas víctima de la falacia del francotirador de Texas!

¿Estás buscando información basada en datos o simplemente disparando en la oscuridad?

Obtén información sobre cómo evitar la selección a dedo de datos y llegar a conclusiones más precisas.

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¿Qué es la falacia del francotirador de Texas?

Viene de la idea de un francotirador que dispara un arma en un granero y luego pinta una diana alrededor de los agujeros de bala, haciendo que parezca que dieron en el objetivo.

¿Cómo ocurre esto en la ciencia de datos?

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Considera esto:

Un equipo médico quiere demostrar que «dio en el blanco» con un tratamiento médico.

Solo miran a los pacientes que han respondido bien al tratamiento, sin considerar a los que no respondieron bien.

Esto lleva a una conclusión sesgada.

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Apr 4, 2023
¿Cómo ayudó la ciencia de datos a ganar la Segunda Guerra Mundial?

Una historia sobre el sesgo de supervivencia.

🧵
En la Segunda Guerra Mundial, el ejército de los EE. UU. comenzó a examinar los aviones que regresaban de la guerra.

Llegaron a la conclusión de que deberían agregar blindaje a las áreas más afectadas de los aviones.

Ese fue el enfoque y la conclusión equivocados.

¿Por qué?

1
Abraham Wald se dio cuenta de que estaban examinando los aviones equivocados.

Deberían centrarse en esos aviones que nunca regresaron.

Esos fueron los aviones con los disparos que afectaron más.

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Mar 31, 2023
¿Cuáles son los conceptos estadísticos clave para obras de tierra?

Vamos con un corto hilo 🧵 para explicarlos…
¿Qué es población o universo?
Estos son ejemplos de población o universo en obras de tierra. En concreto/hormigón podría ser el volumen de una estructura.
Read 14 tweets

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