1 Planteamiento del problema ¿Tenemos los humanos la capacidad de percibir si nos miran desde atrás? O, más exactamente: ¿Es defendible que existen otras.

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1 1 Planteamiento del problema ¿Tenemos los humanos la capacidad de percibir si nos miran desde atrás? O, más exactamente: ¿Es defendible que existen otras formas de percepción diferentes de las habitualmente consideradas? Podemos diseñar un procedimiento para poner a prueba esta hipótesis: Se realizan 20 ensayos donde un observador mira (o no) de forma completamente aleatoria a otra persona. El sujeto observado debe responder si cree que le miran o no. Si el fenómeno existe, el número de aciertos debería ser superior al esperado por azar.

2 2 Nuestros resultados Nos centraremos especialmente en dos datos: La media de aciertos en mirar (5.9) y la media esperada de aciertos, que es el 50% de los ensayos de mirar (10.24/2 = 5.12)

3 3 Si no tuviésemos estadística inferencial... Hemos realizado el experimento y hemos obtenido una media de 5.9 cuando esperábamos una media de 5.12. Podríamos oír dos comentarios respecto de estos resultados: Sí existe el fenómeno, porque aciertan más de lo que esperábamos. Bah, seguro que es casualidad. Y no sería posible llegar a una decisión. En cualquier caso, la estadística inferencial no habla de síes o noes, sino en términos probabilísticos. En realidad, no da una respuesta, sino que nos afirma hasta qué punto es probable una determinada respuesta.

4 4 ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS 1.Planteamiento de las hipótesis. 2.Gráficos. 3.Traducción de la hipótesis nula a una distribución muestral de un estadístico. 4.Decisión. 5.Tamaño del efecto y la potencia del contraste.

5 5 H 0 : H 1 : 1. Planteamiento de las hipótesis H 0 : No podemos percibir cuando nos miran desde atrás. H 1 : Podemos percibir cuando nos miran desde atrás. H 0 : No podemos superar el nivel del azar. H 1 : Podemos acertar más de lo esperado por azar. H 0 : Aciertos = 50% H 1 : Aciertos > 50%

6 6 2. Gráficos Los gráficos son imprescindibles. Nos indican de forma clara qué está pasando. Hay que atender con cuidado a la escala. Las barras de la izquierda responden a nuestra pregunta. Las otras garantizan (hasta cierto punto) la ausencia de trampas o sesgos de respuesta.

7 7 3. Traducción de la hipótesis nula a una distribución (i) Según la hipótesis nula, el fenómeno no existe: los sujetos sólo podrán responder por azar. Acertarán el 50%. No obstante, sabemos que los sucesos azarosos son, por definición, impredecibles, y fluctúan. En realidad, responder al azar sólo garantiza que, a la larga (en la población), acertarán el 50% de las veces. Pero en una situación concreta (en una muestra), los resultados (su media) no tienen por qué coincidir con ese valor necesariamente. ¿Hay alguna forma de saber si mis resultados son “razonables” dada la hipótesis nula? Sí: Podemos hacer como si conociésemos todas las posibilidades, todas las medias que pueden salir. Es decir: podemos construir los resultados (concretamente, las medias) que nos vamos a encontrar si la hipótesis nula es cierta.

8 8 3. Traducción de la hipótesis nula a una distribución (ii) Vamos a ello: conocer las posibles medias de aciertos. Pero no podemos hacerlo sin más ni más. Necesitamos un marco, un punto de partida: unas condiciones o supuestos. Supuesto 1: Lo que ocurra lo hará de forma normal, gausiana. ¿Y por qué? Porque es lo más habitual (para las medias: Teorema central del límite). ¿Y si en nuestro caso no se cumpliese? Entonces no podremos usar nada de lo que veremos en adelante. Supuesto 2: Los aciertos se obtendrán de forma aleatoria, de manera que ninguno de los que salgan podrá ser anticipado; no tiene relación con los que ya salieron (o saldrán). ¿Por qué? Porque si estuvieran relacionados existirá probablemente un sesgo particular sistemático. Y ese es otro tipo de problema. En nuestro caso, además, se ajusta perfectamente: si la persona no tiene esa capacidad, no tendrá manera de responder correctamente; haga lo que haga, acertará y fallará de forma impredecible. (*) (*) Esto no es totalmente cierto. En nuestra situación habríamos de usar la distribución t, no la normal, pero eso podría hacer las cosas menos claras. Como resultado, nuestros resultados parecerán “más significativos”. Por lo demás, el razonamiento es completamente aplicable.

9 9 3. Traducción de la hipótesis nula a una distribución (iii) Una manera de hacerlo es mediante el generador de números (pseudo)aleatorios de un ordenador. Le indicamos que simule unas respuestas aleatorias a los ensayos de mirar, lo hacemos para varios sujetos y calculamos la media. Ya tenemos un experimento: una media. Pero queremos muchas medias para ver qué ocurre con ellas. Así que le decimos al ordenador que repita lo anterior 1000 veces. Y que nos presente los resultados: A menor tamaño, más imprecisión.

10 10 3. Traducción de la hipótesis nula a una distribución (iv) Hay que indicar la media y la desviación típica de la distribución normal para que lleve a cabo el proceso: Media: Si el número de ensayos de mirar fue, por término medio, 10.24, se esperará que se acierten, por azar, la mitad: 5.12. Desv. Típica: utilizamos la de la muestra (insesgada) Hay que decirle cuántos sujetos responderán, el famoso n. Debemos poner el mismo n que en nuestro experimento: 50. Repetido 10.000 veces, hemos ob- tenido sólo 8 medias iguales o mayores que 5.9.

11 11 4. Decisión (i) La decisión no nos llevará a un sí/no. Más bien a una afirmación modulada por la probabilidad. La pregunta correcta es: ¿Hasta qué punto nuestro resultado es defendible si la H 0 es cierta? ¿Hasta qué punto es probable? Con lo que sabemos, podemos calcularlo al menos de tres maneras: (1) Directamente mediante la simulación: los resultados anteriores nos dan una probabilidad de 0.0008 (probabilidad frecuencial: hemos contado la frecuencia de casos que son mayores de 5.9, y son 8 de 10.000).

12 12 4. Decisión (ii) (2) O también podemos usar las propiedades de la normal. Nuestra distribución original tiene media 5.12 y dt 1.705, y es lo que hemos utilizado para simular. La distribución de medias obtenidas tiene también media 5.12, pero es mucho más estrecha. Su dt (que podemos obtener de la simulación anterior), es 0.24. Para interpretar la media obtenida (5.9) usando la distrib. normal, deberemos tipificarla: Mirando en las tablas de la normal para z = 3.25, tenemos que este valor deja a la izquierda 0.9988, luego la probabilidad de un valor mayor o igual es de 0.0012

13 13 4. Decisión (iii) (3) O podemos hacer un contraste al uso, utilizando un estadístico de contraste. En este caso, partimos de la distribución original, con media 5.12 y dt 1.705, y no hace falta simular la distribución de medias obtenidas. El estadístico de contraste resuelve ese problema: Con lo que llegamos prácticamente al mismo resultado, consultando la distrib. normal igual que antes. (No obstante, hemos considerado que la varianza poblacional coincide con la muestral, cosa incorrecta pero que ayuda a simplificar el proceso)