Estadística y probabilidades lab 5.0

     Como mentir con estadísticas        

 Estadística y probabilidades lab 5.0

Integrantes:

• Nicole Ariana Parker Carrión - 202110751
• Yamileth Yarel Rincón Tejeda- 202110638
• Klauss Jefferson Ascarza Guerra - 202010548
• Dilan Adolfo Perez Gutierrez-202010570
• Paola Rosmery Gomez Lima - 202110738
• Santiago Mauricio Perez Ponce - 202010161

Capítulo 1 (Nicole Parker):

• La técnica del muestreo,es muy usada en las estadísticas, ya que, funciona en cierta parte si se hace una buena selección de la muestra, de lo contrario, los resultados tendrían mucho sesgo, puesto que, este método se basa en la proporción de una muestra pequeña a un universo.
• El resultado de estudio no puede ser mejor que la muestra estudiada, muchas veces son víctimas de manipulación estadística para generar más convicción en los lectores
• Para que los resultados del estudio de una muestra tenga valor, la muestra debe haber pasado por filtros para que se eliminen los factores de influencia
• Todos los resultados estadísticos tienen sesgos que varían por el proceso de estudio como en las encuestas de opinión que son afectadas por distintas influencias o porque muchos resultados estadísticos se generan a raíz de muestras subjetivas muy pequeñas
• La muestra básica se basa en escoger a un grupo de personas aleatoriamente, es confiable pero también es inaccesible para muchas personas y/o empresas, puesto que, es muy cara. Por lo que es sustituida mucha veces por la muestra al azar por estratos, la cual es más accesible y se basa en dividir a la población para tomar grupos proporcionales.

Capítulo 2 (Nicole Parker):

• En muchos resultados estadísticos, se usan cualquiera de los 3 promedios, la media, la mediana y la moda. Las 3 cuentan como promedios y son válidas pero los resultados de cada una varían, por lo que para tener certeza del resultado de un estudio y de lo que estás buscando realmente, se tiene que ser consciente del tipo de promedio que se usó para hallar esas cifras.
• Los 3 promedios coinciden en algún momento cuando los datos tienen capacidad de estar dentro de la distribución normal, generando que en el gráfico de estos resultados, la media, la mediana y la moda sean los mismos en algún punto.
• Cuando se sabe que el promedio que se usó fue el de la mediana, es muy fácil conseguir información valiosa, ya que, se sabe que la mitad de los datos corresponde a una situación y la otra mitad no.

Capítulo 3: (Dilan Adolfo Perez Gutierrez)

• La publicidad con los datos estadísticos obtenidos es afectada a la conveniencia del publicista mostrando resultados en muchas ocasiones que les beneficie.
• Para predecir de alguna manera un resultado óptimo se deben hacer varios estudios y realizar varias pruebas.
• En la publicidad se emplean términos que que no brindan un significado preciso al usuario

Capítulo 4:(Dilan Adolfo Perez Gutierrez)

• Las muestras en estudio,  son generalmente  difíciles de entender y no se consideran en los estudios otros factores importantes que pueden cambiar el análisis final.
• Existe  publicidad engañosa, esto  en estudios estadísticos que no representan casi  diferencia de porcentajes de estudios, pero esa diferencia para el público si representa la elección del que presente mayores % de un beneficio general o preferencias.
• Los resultados estadísticos deben ser por clases para considerarlo un estudio.

Capítulo 5 (Santiago Perez):

• Es muy fácil engañar con un gráfico lineal. Por ejemplo, en un supuesto intento de facilitar la información reduciendo el gráfico a solamente la cantidad que nos importe, además de ahorrar papel también, se verá una gráfica más exagerada que dará la sensación de crecer mucho más de lo que en realidad creció.
• La misma sensación se puede obtener seccionando el eje “y” de tal forma que se agreguen decimales y se vea mucho más grande y aparatoso el cambio este engaño se puede utilizar de la misma forma pero al revés agregando innecesariamente datos en el mismo eje y esto apaciguara la desigualdad.

Capítulo 6 (Santiago Perez):

• Hay distintas formas de engañar con organigramas por ejemplo utilizando datos muy precisos como 59.635 en vez de 60 entonces ya no parece una cifra inventada sino que parece muy real incluso exacta.

• Muchas veces a la hora de querer resaltar algo cuando se trata de representarlo ya sea a modo de una figura (o personaje) o en un gráfico de barras es fácil dar la sensación óptica de una gran diferencia por más de que se trate de solo el doble y este se represente de la misma manera en alguna de sus dimensiones la verdad es que muchas veces la vista al principio lo capatara como algo hasta 8 veces más grande porque lo asociamos con el volumen lo mismo sucederá al tratar de disminuir algo.

Capítulo 7 (Klauss Ascarza):

• Cada vez que no se pueda demostrar lo que se desea, se puede cambiar el enfoque del estudio y hacerlo pasar como si fuese lo mismo. Este método es muy funcional, pues es frecuentemente utilizado por empresas que quieren promocionar sus productos y tener un fuerte impacto dentro de la mente del espectador para convertirlo en un posible cliente.

• El hacer uso de cosas que pueden sonar muy parecidas, pero no lo son es un método recurrente de engaño en estadística para poder desarrollar algún tipo de idea colectiva a los espectadores. Sin embargo, no siempre la relación indirecta entre variables está pensada con el fin de engañar, ya que mucha data, como la médica, se ve falseada a causa de la inconsistencia de esta misma debido al momento en que fue registrada.

Capítulo 8 (Klauss Ascarza):

• La correlación entre variables es la cifra que nos permite demostrar que existe algún tipo de conexión entre dos cosas. Esta presenta varios tipos. La primera es la covariación, la cual se da cuando existe una relación entre dos variables; sin embargo, no se sabe cuál es la causa de la otra. La segunda es la correlación por casualidad que nos puede permitir conseguir una serie de valores que prueben algo, lo cual no puede ser justificado en absoluto si se obtienen nuevos valores. Por último, está la correlación negativa cuyo significado es análogo de magnitudes inversamente proporcionales.

• Uno de los engaños más antiguos y frecuentes en el mundo de la estadística es la explicación de la dependencia que hay entre dos variables, pues esta puede ser falsa o absurda. Asimismo, a pesar de que la relación entre dos variables "A" y "B"  pueda tener una gran cantidad de explicaciones lógicas para su existencia, no es excusa para poder dar cualquier justificación a esta.

Capítulo 9 (Yamileth Rincón):

• Utilizando material estadístico, puede llamarse manipulación estadística(estadisticulación), este libro y algunas cosas en él parecen indicar que todo es producto del deseo de mover a engaño. Los gráficos falsos aparecen en revistas y periódicos, y resultan sensacionalistas por su exageración.

• Los  números índice son de vital importancia para la gente, ahora que los porcentajes aumentan, muchas de las manipulaciones o tergiversaciones son posibles dentro de los límites de su jurisdicción.

• La formas de engañar al lector con estadística son muchas, por ello se debe tener mayor detenimiento al leer estas presentaciones, ya que pueden utilizar los datos más convenientes para ellos, como por ejemplo te pueden mostrar estadísticas ideales más no las reales, muchos usan los porcentajes de forma engañosa, por eso se debe tomar en cuenta a cuál es la población porque mientras más pequeña más engañosa puede ser su interpretación.

Capítulo 10 : (Paola Rosmery Gomez Lima)

• Esté capítulo pretende brevemente de la explicación de  cómo mirarse una estadística falseada , y desenmascararla, además de como detectar los datos útiles y verídicos dentro de muchos fraudes que se fueron explicando en los capítulos anteriores, para enfrentar esto se basa en cinco sencilla preguntas : Quién lo dice, como lo sabe , que falta , si dio alguién cierto giro a la información y si tiene sentido lo que dice.

• La primera pregunta (Quién lo dice) , es para descubrir el interés oculto que hay para la manipulación de datos en ofrecer una visión correcta. La segunda pregunta (Cómo lo sabe),  se basa en la razonabilidad y justicia de la información que se tiene. La tercera pregunta (Que falta) , está implicada en la investigación de qué información ha sido omitida en la presentación de los datos para que está estadística sea del todo razonable y justa. La cuarta pregunta(Si dio alguien cierto giro a la información), es la explicación para averiguar qué hay detrás del engaño. Finalmente la última pregunta (si tiene sentido lo que dice) es la explicación sobre el criterio que deben tener los artículos, texto o información y por lo tanto es una pregunta que nos deberíamos formular durante nuestra lectura , así no contengan datos estadísticos.

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