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Estadística: Errores y omisiones
Pere Grima Maratón Científico Cajastur, 2 de junio de 2011 1
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Dificultad de contratar
Iceberg y estadística Calidad y costos Costos de la calidad Costos de la no calidad Costos totales de la calidad El tratamiento de los costes en los proyectos Seis Sigma Chatarra Reprocesos Garantías Tiempo perdido “apagando fuegos” No hacer lo importante Paradas en la fabricación Aumento de stocks Disminución de la capacidad de producción Pérdida de pedidos Desmoralización del personal Dificultad de contratar a los mejores Costes normalmente medidos Costes ocultos Costes
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Hay más de lo que se ve Porcentajes Sondeos electorales Medias
Control de la Calidad: ¿Qué podemos hacer para mejorar? Previsiones: ¿Cuanta electricidad se gastará mañana? Estudios sociológicos: ¿Qué quieren los jóvenes? Biología: Animales en extinción Fiabilidad. ¿Cada cuanto se deben revisar las piezas de un avión? Economía: ¿Cuánto suben los precios? Estudios de mercado: ¿Qué quieren los consumidores? Investigación médica: ¿Es mejor un nuevo medicamento?
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 4
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 5
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¿Qué es una família?
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¿Los que fuman tienen algún trastorno mental?
El País, 28 noviembre 2000 7
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Jóvenes.... ! 8
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Jóvenes…
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Salud mental Popularidad Inteligencia Pobreza . . . “Estadísticas...”
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 11
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Precisión exagerada 12
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Esto es hilar fino... 13
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Precisión ridícula ! 14
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 15
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1 pollo + 0 pollos El País, 1 de marzo de 2011
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La media no necesariamente representa a todos
La Vanguardia 25 noviembre Pág. 5 (suplemento Vivir) El Periódico 25 noviembre 2005; Pág. 45
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Sueldos El País, 6 de marzo de 2011, pág. 25
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Confundir la media con el conjunto
La Vanguardia, 26 de Febrero de Página 16
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 20
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Original, pero poco claro
0,7 0,6 El País, 22 de noviembre de Página 15
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¿Qué? La Vanguardia, 3 marzo Página 40
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Evolución de las ventas...
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 24
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Impacto del eje vertical
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Gráfico universal Es muy rápido. Sobre el mismo dibujo se cambian los números
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Sin escala
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Unidad = Unidad
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 29
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Intervalo de confianza del 95 %
Ideas clave Intervalo de confianza del 95 % 42,8 % ± 3,2 % Estimación puntual Margen de error Dice la verdad el 95 % de les veces
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¡Empate técnico! El País, 18 febrer Pàgina 18
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Consumo de cannabis El País, 7 febrer 2003
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Augmenta el consum?
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Cuchara para catar la sopa Cuchara para catar la sopa
Tamaño de la muestra Cuchara para catar la sopa a diario Cuchara para catar la sopa con invitados Olla para la sopa a diario Olla para la sopa con invitados
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¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras)
Contenido ¿De qué estamos hablando? (Definiciones claras) Descripción de los datos Representaciones gráficas Estudios basados en muestras Precisión adecuada No ignorar la variabilidad Originalidad / Claridad Proporcionalidad Margen de error / Tamaño Representatividad 35
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Asegurar la representatividad
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Curiosa encuesta
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Dificultad de contratar
Iceberg y estadística Calidad y costos Costos de la calidad Costos de la no calidad Costos totales de la calidad El tratamiento de los costes en los proyectos Seis Sigma Chatarra Reprocesos Garantías Tiempo perdido “apagando fuegos” No hacer lo importante Paradas en la fabricación Aumento de stocks Disminución de la capacidad de producción Pérdida de pedidos Desmoralización del personal Dificultad de contratar a los mejores Costes normalmente medidos Costes ocultos Costes
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Créditos: Una parte de este material proviene de una exposición sobre pifias y malos usos de la estadística que preparé con el prof. Lluís Marco. Otros ejemplos y la estructura estructura general está inspirada en el trabajo que hicieron Sara Fontdecaba y Maria Montón, y que está resumido en el capítulo 15 del libro “Estadística en acción”. Editado por la Facultad de Matemáticas y Estadística de la UPC:
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