Gráficas de sesgo vs gráficas de calibración y algunos notas más sobre estadística
Si los datos en tratamiento tienen más varianza que los datos en control, ¿deberías sobrerrepresentar alguno de los grupos en el experimento? La respuesta es sí: deberías sobrerrepresentar el grupo de tratamiento.
El principio de la piraña: dado que el mundo observable es razonablemente predecible, una de dos:
- o bien no hay demasiados factores grandes independientes operando causalmente,
- o bien estos factores grandes interactúan negativamente entre sí de manera que se cancelan mutuamente.
Cita Jessica Hullman un parrafito de un artículo de Cornfield y Tukey (sí, ese Tukey) que traduzco aquí:
