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Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
@RosanaFerrero
Apr 4, 2023 • 7 tweets • 7 min read • Read on X
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More from @RosanaFerrero

Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jun 11
🚨 ¿Sabías que puedes utilizar R de forma interactiva sin escribir código? 🚨

¡SÍ! Los Addins de RStudio son como tener un ayudante en tu IDE. 💥 Imagina ejecutar órdenes en R con solo un par de clics, ¡sin siquiera escribir una línea de código! 🎯

#stats #rstats #DataScience Image
💻 Solo abre el menú Addins y BOOM 💣, puedes hacer un montón de cosas sin complicarte. Aquí te dejo mi lista top de 10 addins imprescindibles que te animarán a comenzar con R sin agobios. 😎👇

#Addins #RStudio #Estadística #Programación #analytics
1️⃣ CRANsearcher: 🔍 Encuentra paquetes de CRAN por títulos y descripciones en un abrir y cerrar de ojos. ¡Ya no más búsquedas interminables!
Read 13 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jun 10
😱📊 ¿Sigues usando gráficos de barras (o puntos+líneas) para representar datos continuos?
Es hora de soltar el barbarplot

📸 Mira la imagen: 5 conjuntos de datos muy diferentes dan lugar al mismo gráfico de barras. ¿Cómo puede ser? Te lo cuento en este post 👇🧵

#stats Image
❌ 8 razones para dejar de usar barplots para datos continuos

1️⃣ Ocultan la distribución de los datos
Diferentes distribuciones pueden dar lugar al mismo gráfico de barras.
Se pierde información clave como la simetría, la presencia de outliers o patrones multimodales. Image
2️⃣ Dan una falsa sensación de certeza
Representar solo la media ± error estándar (SE) o desviación típica (SD) induce a interpretaciones erróneas, especialmente con muestras pequeñas.
El SE puede exagerar visualmente las diferencias entre grupos. Image
Read 13 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jun 8
🔥 Errores que cometes en tus análisis de datos, y que (casi) nadie te ha contado. Excepto @AdrianOlszewski. Mi resumen:

🚨 13 Errores de Comprensión de Conceptos Estadísticos.

#stats #analytics #datascience #rstats #python #research #phd #thesis #pvalue
@AdrianOlszewski 1. "La regresión logística no es una regresión". Error! Existe un malentendido del término "regresión" en estadística, que realmente incluye modelos como la regresión logística.
@AdrianOlszewski 2."El p-valor es la probabilidad de que la H0 sea verdadera". Error! Mide la probabilidad de obtener los datos observados o +extremos, asumiendo que H0 es cierta (y los supuestos se cumplen). Un p-valor alto indica que no hay suficiente evidencia contra H0, no que sea verdadera.
Read 14 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jun 2
🎯 ¿Quieres que tus clusters realmente representen la estructura de tus datos? Entonces no te olvides de escalar.

💡 Escalar bien tus datos puede cambiar radicalmente los resultados que obtienes. Aquí te explico por qué y cómo hacerlo mejor. 👇

#MachineLearning #DataScience Image
🧠 En el análisis de datos, hay decisiones que parecen “detalles técnicos” pero que cambian radicalmente los resultados. El escalado de características (feature scaling) es una de ellas. ¿Por qué es tan crucial cuando usamos algoritmos como el k-means?

#clustering #ML #KMeans
🔍 k-means agrupa observaciones minimizando distancias (normalmente euclidianas) a los centroides. ¿El problema? Si tus variables están en unidades diferentes (e.g. edad e ingresos), las de mayor rango dominan el cálculo de distancias. Resultado: clústeres sesgados.💥 Image
Read 7 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
May 31
📊 Errores comunes al analizar e interpretar datos (y cómo evitarlos)
En plena era de los datos, cometer errores al analizarlos puede salir muy caro.

👇🧵 Aquí tienes un repaso de los errores más comunes.

#stats #datascience #analytics #rstats Image
🔍 1. No tener claro el objetivo del estudio
¿Estás describiendo, explicando o prediciendo? No es lo mismo.
Ese objetivo define qué datos necesitas, cómo analizarlos y cómo interpretar los resultados.

+Info: x.com/RosanaFerrero/…
science.org/doi/10.1126/sc… Image
Image
📏 2. Usar muestras demasiado pequeñas
Muestras pequeñas pueden llevar a sobreajuste, baja precisión y falta de potencia.
Las reglas del pulgar no sirven. Calcula el tamaño muestral con fundamento.

+Info: linkedin.com/posts/rosanafe…Image
Read 13 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
May 30
🚨 ¿Todavía haces análisis complejos en hojas de cálculo? ¡🚨
Las hojas de cálculo son omnipresentes, versátiles y familiares, pero cuando se trata de análisis de datos complejos o decisiones críticas… se transforman en una bomba de relojería.💣👇🧵

#rstats #excel #spss #stats Image
💥 La cruda realidad: los errores son la norma, no la excepción
Estudios sistemáticos han demostrado que los errores en hojas de cálculo son tan comunes como invisibles. No hablamos solo de equivocarse al teclear un número. Hablamos de Errores lógicos, Fórmulas, Cambios, etc.! Image
Según Panko (2008), en grandes hojas de cálculo, no se trata de si hay errores, sino de cuántos hay. 💥
Y esto no es anecdótico: Image
Read 9 tweets

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