Big vs small data en estadística aplicada aplicada
Tengo un proyecto entre manos. Trata de medir un efecto pequeño bajo una condición experimental (una palanca que se puede subir y bajar) con un enorme ruido de fondo (debido a factores para los que no existe la susodicha palanca). Existen dos aproximaciones que, en su versión resumida, son:
Datos pequeños: recoger un conjunto pequeño de mediciones en un contexto en el que los factores no controlables sean constantes (aunque en la práctica no lo vayan a ser).
