Estadística

Hacía tiempo que no hablaba de este tema. Pero han salido de mi LIFO de artículos potencialmente interesantes dos a los que merece la pena echar un ojo. El primero, este, arranca con

Government statistical agencies commonly report official economic statistics as point estimates. Agency documents describing data and methods may acknowledge that estimates are subject to error, but they typically do not quantify error magnitudes. News releases present estimates with little if any mention of potential error.

Esto es, según Andrew Gelman, la correlación entre dos variables en una muestra ni siquiera implica su “correlación” (entre comillas, por distinguirlas) en la población de interés.

El enlace anterior también discute otras variantes del archiconocido “la correlación no implica causalidad”, tales como

• la causalidad está correlacionada con la correlación,
• la falta de correlación está correlacionada con la falta de causalidad,
• etc.

que, si yo fuera tú, me apresuraría a consultar en el enlace anterior.

Cayó en mis manos

que son los resultados de una encuesta en la que la misma pregunta (en puridad, una pregunta sobre una cuestión global y otra sobre un asunto particular de la anterior) reciben respuestas manifiestamente contrarias y contradictorias por parte de una muestra del ostentador de la soberanía.

Lo cual me recordó que hacía tiempo había dado con https://www.youtube.com/watch?v=G0ZZJXw4MTA extraído de Yes, Minister y que en inglés no subtitulado ilustra muy amenamente los efectos que sobre el público tiene la manera en que se plantean las cuestiones.

Como no tengo tiempo, voy a publicar una chorrada. Voy a coger unos datos que encuentre por ahí, voy a tomar alguna variable, voy a pintarla (en un mapa, si puede ser) y luego voy a construir una narrativa. Espero que no os deis cuenta y me lo creáis todo.

Comienzo.

Los datos del World Values Survey (aquí podéis obtenerlos) son mú importantes y mú guays. De todas las variables que contiene, voy a extraer una, la variable mú importante (VMI).

Esta entrada viene a cuento de una pregunta en r-help-es con, por referencia, este contexto:

Tengo un dataset con 4505 observaciones en el que la variable dependiente son presencias (n=97 y clasificadas como 1) y ausencias (n=4408 y clasificadas como 0).

Y la cuestión tiene que ver con la conveniencia de utilizar una muestra equilibrada o no de los datos al ajustar una regresión logística y si procede o no utilizar pesos.

¿Os acordáis de lo de las proyecciones de población a largo plazo del INE? Atentos a lo que dice el instituto sobre ellas aquí (en la sección de acuracidad):

La elaboración de esta operación no está basada en una estimación estocástica de la evolución demográfica futura. En rigor, sus resultados no deben considerarse como una estimación del futuro, ni siquiera como una previsión. No cabe, por tanto, hablar de precisión o acuracidad de los mismos.

Supongamos que los habitantes de un país tienen una probabilidad determinada (y no necesariamente igual) $latex p_i$ de comprar un determinado producto. Supongamos que se lanza una campaña publicitaria que incrementa en una cantidad fija $latex \epsilon$, p.e., 5%, esa probabilidad.

Supongamos, finalmente, que se trata de una cantidad que se desea estimar.

Unos individuos reciben la campaña publicitaria. Otros no. ¿Cuál es la diferencia entre las proporciones de individuos que compran el producto en uno y otro grupo? ¿$latex \epsilon$? ¿Es esa nuestra mejor estimación?

No sé si visteis el vídeo que colgué el otro día. Trataba el problema de determinar si dos poblaciones

beer  <- c(27, 20, 21, 26, 27, 31, 24,
        21, 20, 19, 23, 24,
        18, 19, 24, 29, 18, 20, 17,
        31, 20, 25, 28, 21, 27)
water <- c(21, 22, 15, 12, 21, 16, 19,
        15, 22, 24, 19, 23, 13,
        22, 20, 24, 18, 20)

tienen o no la misma media. Más concretamente, si la población beer tiene una media superior a la de water como en efecto sucede:

mean(beer)
#[1] 23.2
mean(water)
#[1] 19.22222

¿Pero es esta diferencia significativa?

Muchos plantearían un t-test:

t.test(beer, water, alternative = "greater")
# Welch Two Sample t-test
#
# data:  beer and water
# t = 3.3086, df = 39.271, p-value = 0.001007
# alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
# 95 percent confidence interval:
#   1.952483      Inf
# sample estimates:
#   mean of x mean of y
# 23.20000  19.22222

Pero en el vídeo se propone una alternativa basada en remuestreos:

Hace unos años, Juanjo Gibaja y yo organizamos un “curso de estadística moderna con R”. Queríamos mostrar en él que otra estadística es posible, que con la ayuda de los ordenadores (¡y de R!) los problemas clásicos de la estadística pueden afrontarse de otra manera. Y que esta manera es más natural y accesible.

Hoy uno de nuestros antiguos alumnos nos ha agradecido que le señalásemos el camino de esos superpoderes:

Ya están disponibles las diapositivas y vídeos de las charlas de las VI Jornadas de Usuarios de R. Entre ellos, las diapositivas y el

de la charla de quien suscribe.

(Y gracias, de nuevo, al equipo local (en Santiago) del Comité Organizador de las Jornadas por su estupendo trabajo).