Estadística

Hoy hablo en la reunión del grupo de usuarios de R de Madrid. Voy a reciclar la charla que di en las IV Jornadas de Usuarios de R sobre mi paquete MicroDatosEs y voy a aprovechar para criticar, en mi estilo, enunciados como

El número de parados crece en 85.000 personas y alcanza la cifra de 5.778.100. La tasa de paro se incrementa 38 centésimas hasta el 25,02%.

que pueden encontrarse en la nota de prensa del INE que resume los resultados de la última encuesta de población activa, la del tercer trimestre de 2012.

La noticia es vieja y posiblemente conocida de muchos. Además, procede de esta otra bitácora. Pero no está de más dejar constancia de ella aquí.

Estas ocho técnicas son:

• La regresión lineal
• Los árboles de decisión tradicionales (yo los uso mucho, sin embargo, como herramienta descriptiva)
• El análisis discriminante lineal
• Las k-medias para construir clústers (véase esto)
• Las redes neuronales (por su difícil interpretación, inestabilidad y su tendencia al sobreajuste)
• La estimación por máxima verosimilitud, particularmente cuando la dimensionalidad del problema es elevada
• Naive Bayes (véase esto)

El martes 20 de noviembre, a las 17:00h, tendrá lugar la presentación del libro Six Sigma with R: Statistical Engineering for Process Improvement" en la sala Juan Béjar de la E.U. de Estadística de la U. Complutense por parte de Emilio López Cano.

Existe además un paquete de R, SixSigma, desarrollado por los autores y disponible en CRAN.

El mundo del control de la calidad (en ingeniería) está dominado por software propietario, particularmente, Minitab. Esperemos que este libro ayude a que el uso de R se incremente en ese ámbito ya no tanto por la segunda de las razones que David Ríos indica en el prefacio, esto es, que R es gratis, sino por la primera: que R es robusto, riguroso y eficiente.

Capicúa es una de las trescientas cincuenta y pico palabras españolas que tienen su origen en el idioma catalán. Significa _cabeza _y cola. Y viene muy bien para etiquetar las dos entradas que, con esta, he realizado sobre las elecciones en Cataluña.

La que hice en su día, la cola, criticaba los métodos y ponía en cuestión los resultados de una encuesta electoral realizada por El Periódico (para más información, véase este enlace). Tal vez no sea casualidad que el software usado por los analistas en este caso sea SPSS.

No, parece que aún no estamos preparados para los biplots. En el curso Introduction to Infographics and Data Visualization de Alberto Cairo, nos pidieron sugierir mejoras y alternativas a este gráfico:

En el curso aparecieron sugerencias tales como esta,

esta, y otras similares que jugaban con los elementos gráficos habituales con más o menos arte, mejor o peor gusto en los colores, etc.

A mí se me ocurrió que los datos que aparecen en el gráfico original podía, con alguna salvedad y abusando del lenguaje, considerarse una especie de tabla de contingencia que incluía el número de personas que en cada país hacen uso de distintos tipos de servicios de internet. Y que entonces podría utilizar herramientas gráficas, tales como los biplots para visualizar los datos. El resultado fue

Quiero publicitar hoy BioStatFLOSS, una recopilación de software (libre, como el propio nombre indica) para Windows, especialmente indicado a la hora de realizar trabajos en el campo de la bioestadística y la epidemiología (pero que también se puede utilizar para la realización de estudios estadísticos más generales).

El software (que incluye R como programa estrella) ha sido portabilizado —si no existía ya una versión portable, es decir, que no necesite instalación— y se ha creado un lanzador común desde donde se puedan llamar a todos esos programas (véase la captura adjunta). Este lanzador está programado en Lazarus (Free Pascal) y, en breve, se liberará el código fuente.

El ejercicio que planteé hace unos días está extraido (casi literalmente) de aquí. Veamos cómo razona su autor en cada caso:

• Caso 1: Existe una diferencia estadísticamente significativa entre los tratamientos. Pero carece de importancia práctica porque es improbable que supere los 3 mg/dl.
• Caso 2: La diferencia es estadísticamente significativa y tiene importancia práctica a pesar de que el intervalo de confianza tiene una anchura de 20 mg/dl. Y es que un intervalo de confianza ancho no es necesariamente algo negativo: en este caso, por ejemplo, todos los puntos del rango tienen una misma interpretación. El nuevo tratamiento funciona, aunque sea imposible acotar con mucha precisión el rango de mejora.
• Caso 3: La diferencia es estadísticamente significativa pero puede o no tener importancia práctica. El intervalo de confianza es demasiado ancho: puede ser de tan solo 2 mg/dl; pero también de 58 mg/dl. En este caso sería recomendable continuar investigando el tratamiento.
• El caso 4 es fácil: no existe una diferencia significativa y, de haberla, es casi seguro que no tendría relevancia práctica.
• Casos 5 y 6: La diferencia no es estadísticamente significativa. Sin embargo, esta diferencia no está lo suficientemente bien acotada como para descartar la posibilidad que puedan existir efectos de importancia práctica. De todos modos, en el caso 5 sería más razonable desestimar dicha posibilidad que en el 6, que es parecido al caso 3.

Esto de los test estadísticos junto con un cierto tipo de formación estadística conduce a automatismos que, a menudo, nos cuesta sacudirnos. Tendemos a aceptar y rechazar hipótesis con escaso juicio. Y una de las dimensiones de un estudio que se ignoran en ocasiones es el de la importancia práctica. Que es, tal vez, aquel por el que se propuso la prueba en primer lugar.

Así que voy a proponer a mis lectores un ejercicio (copiado de algún lugar que anunciaré otro día). Les voy a pedir que piensen si un determinado tratamiento contra, por ejemplo, el ácido úrico (en alguna parte del organismo) es efectivo o no. Supongamos que se sabe que una variación de alrededor de 2 ml/dl no tiene mayor relevancia médica en una persona, pero incrementos de 10 ml/dl y más comienzan a tener efectos importantes sobre la salud.

Dudo al escribir sobre el asunto porque el contexto del artículo que traigo a colación es ajeno al interés de esta bitácora. Pero me ha parecido un ejercicio inigualable de lo que debería ser el periodismo de datos.

El título es sugerente: ¿Cisne negro o pollo del montón? El déficit fiscal catalán en perspectiva. El tema del cisne negro ya ya sido mencionado aquí previamente, aunque mencionarlo en este contexto sólo es posible sometiendo el término a una cierta violencia léxica.

El ministro Wert parece un tipo majo y con sentido del humor que nos cae mal a todos porque lo hemos conocido en el sitio y el momento equivocados. Pero tiene un par de artículos (No le contéis a mi madre que hago encuestas políticas. Ella cree aún que soy pianista en un burdel y Mucho mejor que no haya encuestas) la mar de amenos y cuya lectura recomiendo encarecidamente sobre el tema que hoy nos ocupa.