Variabilidad y Muestreo 1 de 3
Summary
TLDREl guion habla sobre la variabilidad en la naturaleza y cómo la sociedad moderna intenta controlarla, especialmente en procesos industriales. Se menciona la importancia de la variabilidad en la evolución del universo y cómo la estadística es la ciencia que estudia esta característica. El guion también explora cómo la variabilidad es fundamental en la agricultura, con el ejemplo del maíz, y cómo el muestreo estadístico ayuda a tomar decisiones informadas en situaciones de incertidumbre. Finalmente, se destaca la relevancia de las técnicas de muestreo en decisiones críticas, como en las elecciones presidenciales de México.
Takeaways
- 🌟 La variabilidad es una característica esencial de la naturaleza y el universo, donde nada es constante.
- 🔄 La sociedad moderna tiende a buscar el control y reducir la variabilidad, especialmente en procesos industriales.
- 🌱 La agricultura muestra cómo la selección y aprovechamiento de la variabilidad a lo largo de generaciones ha llevado al desarrollo del maíz.
- 📊 La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad y es fundamental para tomar decisiones con información parcial.
- 🌌 Las mediciones de radiación cósmica indican que la variabilidad en los orígenes del universo fue la base para la creación de galaxias y vida.
- 🎲 El juego de los 24 cartones muestra la magnitud de las posibilidades que surge de la combinación de elementos con variabilidad.
- 🧬 La variabilidad genética, representada por las cadenas de ADN, es enorme y fundamental para la diversidad de la vida.
- 🔢 La desviación estándar es una medida numérica de la variabilidad dentro de una población, siendo más grande cuando hay mayor diferencia entre los individuos.
- 📚 La historia de la inferencia estadística se remonta al siglo 17 y ha evolucionado para abordar la complejidad de la variabilidad.
- 🗳️ Las técnicas de muestreo estadístico son esenciales en situaciones donde se necesita tomar decisiones a partir de una muestra representativa, como en elecciones.
- 🏆 La importancia de la variabilidad y su estudio estadístico es crucial para entender fenómenos naturales y tomar decisiones informadas.
Q & A
¿Por qué la variabilidad es una característica esencial de la naturaleza?
-La variabilidad es una característica esencial de la naturaleza porque permite la diversidad y adaptabilidad en el universo y en los sistemas naturales, y es fundamental para el desarrollo y evolución de las galaxias, estrellas, planetas y vida.
¿Cómo se relaciona la variabilidad con la obsesión por el control en procesos industriales?
-En los procesos industriales, la variabilidad se considera un problema ya que se busca producir productos perfectamente iguales; por lo tanto, se trata de minimizar la variación para lograr una mayor uniformidad y control en la producción.
¿Qué ejemplo histórico se menciona en el guion sobre la obsesión por controlar la variabilidad?
-Se menciona el ejemplo de julio, durante la Segunda Guerra Mundial, cuando se intentó extirpar la variabilidad del género, lo cual se considera un límite absurdo de la obsesión por el control.
¿Cómo cambió la relación del hombre con la variabilidad en la agricultura, específicamente con el maíz?
-La relación del hombre con la variabilidad cambió a través de la selección consciente de las características del maíz, aprovechando su variabilidad generación tras generación, lo que llevó a la transformación de una planta silvestre en una máquina de producción alimenticia.
¿Qué es la estadística y cómo se relaciona con el estudio de la variabilidad?
-La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad; se ocupa de analizar y describir la dispersión y la concentración de los datos, permitiendo entender y predecir comportamientos en diferentes fenómenos naturales y sociales.
¿Cómo es la importancia de las muestras en la estadística y en la toma de decisiones?
-Las muestras son fundamentales en la estadística ya que nos permiten tomar decisiones a partir de información parcial, utilizando una fracción representativa de un conjunto más grande para hacer inferencias generales y estimaciones.
¿Qué ejemplo se da en el guion sobre cómo se utiliza el muestreo en la vida cotidiana?
-Se menciona el ejemplo de cómo los animales toman decisiones sobre qué alimento probar, basándose en una pequeña muestra, lo cual es similar al muestreo estadístico que utilizamos para tomar decisiones con información parcial.
¿Cómo se relaciona el muestreo estadístico con la inferencia estadística?
-El muestreo estadístico es una herramienta de la inferencia estadística, que se utiliza para tomar una muestra representativa y hacer inferencias generales sobre una población más grande, permitiendo estimar magnitudes y promedios con un margen de error determinado.
¿Qué rol jugaron las técnicas de muestreo estadístico en las elecciones presidenciales de México?
-Las técnicas de muestreo estadístico permitieron determinar rápidamente el candidato ganador en elecciones muy cerradas y tensas, al evaluar una muestra del 1% de los votos, asegurando la seguridad nacional y confiabilidad en los resultados.
¿Cuál es la importancia de la desviación estándar en el estudio de la variabilidad?
-La desviación estándar es un indicador numérico que mide la variabilidad dentro de una población, ayudando a entender cuánto se dispersan los datos en torno a la media, y es crucial para comparar la variabilidad entre diferentes conjuntos de datos.
¿Qué es la media y cómo ayuda a describir la variabilidad en una población?
-La media es el valor central de una población, alrededor del cual tienden a concentrarse la mayoría de los datos. Ayuda a describir la variabilidad al proporcionar un punto de referencia que representa el promedio o el valor típico de los elementos en la población.
¿Por qué el promedio puede ser una cantidad engañosa en ciertos contextos?
-El promedio puede ser engañoso porque puede ser afectado por valores extremos, lo que puede distorsionar la percepción de la situación real, como en el caso de los ingresos en un país donde una pequeña élite puede tener una gran cantidad de riqueza, elevando el promedio a pesar de que la mayoría de la población tiene ingresos bajos.
Outlines
🌟 La Variabilidad Natural y el Control Social
El primer párrafo introduce la variabilidad como una característica esencial de la naturaleza, destacando que nada es constante en el universo y que esto representa un problema para la sociedad moderna, que busca el control y la uniformidad en procesos industriales. Se menciona la obsesión por controlar la variabilidad, llegando a extremos absurdos como la persecución de la variedad durante la Segunda Guerra Mundial. Además, se señala la importancia de la variabilidad para el origen de galaxias, estrellas, planetas y vida, y cómo la relación del hombre con ella ha cambiado, utilizando el ejemplo de la selección del maíz y la labor del Dr. Abel Muñoz, un estadístico que busca aprovechar la variabilidad para mejorar las variedades de maíz.
🔍 El Muestreo como Estrategia Frente a la Variabilidad
El segundo párrafo explora cómo el muestreo es una estrategia para enfrentar la variabilidad y tomar decisiones con información parcial. Se compara con el juego de 24 piezas que pueden combinarse para formar paisajes, demostrando la sorprendente cantidad de posibilidades que surge de la combinación de pocas piezas. El texto también aborda cómo los seres vivos, incluidos los humanos, usamos el muestreo intuitivo para tomar decisiones, como en las relaciones interpersonales donde tomamos 'muestras' de las personas que nos rodean. Además, se discute la importancia de los muestreos estadísticos y cómo estos pueden ser utilizados para hacer inferencias generales y reducir el error en la inferencia.
🗳️ El Muestreo Estadístico en la Contabilización Electoral
El tercer párrafo presenta un ejemplo práctico del muestreo estadístico en la contabilización de votos en las elecciones presidenciales de México. Se narra cómo, debido a la alta participación y la tensión política, se recurrió a un comité científico para realizar un conteo rápido basado en una muestra del 1% de los votos. Este método permitió determinar al ganador en pocas horas, y la confianza en la ciencia estadística se confirmó una semana después cuando el conteo completo de votos coincidió con el resultado preliminar. La sección también hace referencia a John Graunt, quien en el siglo XVII utilizó las tablas de mortalidad de Londres para realizar inferencias estadísticas sobre la población y otros aspectos de la vida, sentando las bases para la inferencia estadística.
📊 La Importancia de la Media, Mediana y Moda en la Estadística
El cuarto párrafo se enfoca en las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y cómo estas ayudan a entender la variabilidad en la población. Se discute cómo la media puede ser engañosa si no se considera la variabilidad, como en el caso del ingreso en México, donde una pequeña élite rica puede elevar la media sin que la mayoría de la población se vea beneficiada. También se menciona el uso de la mediana y la moda para obtener una visión más completa de la distribución de los datos y se destaca la importancia de conocer la variabilidad para hacer comparaciones justas entre poblaciones.
📉 La Desviación Estándar y la Descripción Numérica de la Variabilidad
El último párrafo aborda la desviación estándar como una forma de describir la variabilidad numéricamente. Se explica que una desviación estándar pequeña indica que los individuos de una población son muy similares, mientras que una desviación estándar grande sugiere una gran diversidad. La sección también resalta cómo la capacidad de describir la variabilidad con la media y la desviación estándar ha permitido a la aritmética indirecta avanzar y ha cambiado la forma en que estudiamos la naturaleza, permitiendo comparaciones más precisas y el entendimiento de la variabilidad en contextos como la temperatura en diferentes ambientes.
Mindmap
Keywords
💡Variabilidad
💡Control
💡Estadística
💡Muestreo
💡Media
💡Desviación Estándar
💡Inferencia Estadística
💡Maíz
💡Aritmética Política
💡Censo
Highlights
La variabilidad es una característica esencial de la naturaleza y la sociedad moderna busca controlarla.
La variabilidad es un problema en procesos industriales que requieren productos idénticos.
Durante la Segunda Guerra Mundial, hubo un intento de erradicar la variabilidad del género.
Las mediciones de radiación cósmica indican que la variabilidad minúscula en el universo es el origen de galaxias, estrellas y vida.
La selección consciente de características en la agricultura ha transformado plantas silvestres en cultivos como el maíz.
La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad y es fundamental para tomar decisiones con información parcial.
El muestreo es una estrategia para enfrentar la variabilidad, tomando decisiones con información limitada.
El muestreo estadístico es similar al muestreo intuitivo, donde se toman pequeñas muestras para hacer inferencias generales.
Las técnicas de muestreo estadístico se utilizaron para determinar rápidamente el ganador de las elecciones presidenciales en México.
John Graunt, un vendedor de botones, fue pionero en el uso de datos de mortalidad para hacer inferencias sobre la población.
La aritmética política, creada por William Petty, usaba métodos matemáticos para estudiar la riqueza de las naciones.
José Antonio Alzate y Remírez cuestionó los resultados del censo de la Nueva España usando métodos indirectos de estimación de la población.
La variabilidad numérica se describe con medidas como la media, la mediana y la moda para entender la tendencia central de una población.
La desviación estándar es una medida de la variabilidad que indica la dispersión de los elementos alrededor de la media.
El promedio puede ser engañoso si no se considera la variabilidad, como en el caso de la desigualdad en los ingresos.
La variabilidad es más fundamental que el valor medio, y es esencial para entender fenómenos naturales como la temperatura en diferentes ambientes.
Transcripts
00:05[Música]
00:36no hay dos hojas que sean exactamente
00:39iguales
00:43y hay dos gotas de agua que sean iguales
00:49y tampoco dos nubes iguales y dos
00:53planetas iguales y dos regiones del
00:56cielo iguales todo el universo parece
01:00obedecer a la constante de que nada es
01:02constante
01:04esta característica esencial de la
01:06naturaleza se llama variabilidad y una
01:10sola palabra podría definir la actitud
01:12de la sociedad moderna ante la
01:14variabilidad
01:16control
01:20[Música]
01:23las exigencias de los procesos
01:24industriales por ejemplo hacen de la
01:27variabilidad problemas si tienen que
01:29obtener productos perfectamente iguales
01:32la variación debe ser la mínima posible
01:35[Música]
01:41o
01:43en ocasiones la obsesión por controlar
01:45la variabilidad ha llegado a límites
01:47realmente absurdos con un julio durante
01:50la segunda guerra mundial cuando se
01:52intentó extirpar la del género
01:57[Música]
01:59y sin embargo la variabilidad es tal vez
02:02la característica más importante de la
02:05naturaleza
02:06las mediciones de radiación cósmica
02:08realizadas a principios de la década de
02:11los 90 por el satélite cobe indican que
02:14en sus orígenes el universo era casi
02:16homogéneo con variaciones minúsculas del
02:19orden de una parte en 100 mil esa
02:22pequeñísima variabilidad sin embargo es
02:25el origen de las galaxias las estrellas
02:28los planetas y la vida
02:33quizás el mejor ejemplo de cómo ha
02:35cambiado la relación del hombre con la
02:37variabilidad está en las manos de estos
02:39campesinos
02:41el maíz del que depende nuestra
02:43subsistencia así en la naturaleza es el
02:48resultado de miles de años de una
02:50selección consciente de sus
02:52características
02:54aprovechando su variabilidad generación
02:57tras generación
02:58los agricultores americanos
03:00transformaron una planta silvestre que
03:02se conoce como theo simple en la máquina
03:05natural de producción alimenticia que
03:07llamamos maíz
03:09pero hoy el doctor abel muñoz puede
03:12resumir el trabajo de generaciones en
03:14unos cuantos de peso
03:19el doctor años es un estadístico y la
03:22estadística es la ciencia que estudia la
03:24variabilidad
03:26si todos los países fueran iguales
03:29si no resultará que todas las variedades
03:30eran estadísticamente iguales no habría
03:33de donde escoger
03:35entonces necesitamos que haya
03:36diferencias entre ellas si hay
03:39diferencias quiere decir que habrá una
03:41mejor que otra y entonces tendremos
03:43posibilidad de escoger
03:46con sus conocimientos en tres años puede
03:49encontrar la variedad más adecuada para
03:51esta región
03:564 el primer inconveniente de la
03:59variabilidad es que se trata de un
04:01problema de dimensiones literalmente
04:03astronómicas
04:04[Música]
04:07para darse cuenta basta con pasar unos
04:09minutos jugando con un medio grama
04:12él me dio grama es un juego que se puso
04:15de moda a principios del siglo 19
04:17consiste en 24 pequeños cartones con
04:20dibujos que pueden combinarse unos con
04:23otros para formar paisajes cuantos
04:26paisajes diferentes pueden crearse con
04:28la combinación simple de 24 piezas la
04:32respuesta es tan sorprendente que la
04:34utilizamos los vendedores de millora más
04:36como publicidad 620 trillones 448 mil
04:41401 millones 733 mil 239 millones 360
04:48mil paisajes diferentes
04:52y aunque las piezas del videograma de la
04:54vida son solo cuatro las bases que
04:56forman las cadenas del ácido
04:58desoxirribonucleico que contiene la
05:00información genética de todos los seres
05:02vivos las posibles continuaciones son
05:05infinitamente mayores
05:07así que cuando nos enfrentamos a la
05:09naturaleza su variabilidad nos obliga a
05:12resignarnos a que nunca estará presente
05:15en su totalidad en nuestro pensamiento
05:18todos los seres vivos tenemos que
05:20aprender a tomar decisiones a partir de
05:22información parcial conociendo sólo una
05:25pequeña parte del problema ya esa
05:27estrategia para enfrentarnos a la
05:29variabilidad la llamamos muestre en
05:32nuestros proyectos historiadores que
05:35pondrán fechas del nacimiento de los
05:36primeros más tristes pero nuestro nace
05:39cuando nace la vida o sea así lo explicó
05:43todos hacemos muestreo hasta los
05:46animales con un animal decide probar un
05:49alimento primero lo prueba y luego se lo
05:50come con el pedacito que prueba decir
05:53que todo el alimento va a estar bueno y
05:55así una serie de cosas que hacemos
05:56muestreo permanentemente como creo que
05:59en general la estadística el nuestro es
06:01una respuesta natural a las limitaciones
06:03del ser humano
06:05no podemos ni abarcar ni conocer ni
06:09pretender medir todo en este mundo y
06:12realmente nuestra vida
06:14se desarrolla a través de conocimientos
06:17parciales a mí cuando doy clases de
06:21estadística me gusta usar unos ejemplos
06:23que prácticamente no he encontrado sobre
06:26todo entre la gente muy científica entre
06:29comillas y es las nuestras relaciones
06:32con los demás
06:33es evidente que nos podemos equivocar en
06:37el conocimiento que tenemos de las demás
06:39personas conocemos el muestreo de la
06:42vida que de casi todas las personas que
06:44nos rodean lo somos muestras que
06:45compartimos no son pedacitos y no es
06:48toda la vida no es todo su pensamiento
06:50no son todos los sentimientos entonces
06:52en función de lo que vamos conociendo
06:54vamos armando rompecabezas que pueden
06:57tener o no sentido dado que estamos
07:00teniendo una muestra
07:02y ese es el punto central nos podemos
07:05equivocar al hacer afirmaciones con
07:07muestras si casi siempre por no decir
07:11suficiente
07:12y la pregunta inmediata después es bueno
07:14y qué tanto me puedo equivocar para
07:17poder contestar esta pregunta tenemos
07:20que tener un muestreo estadístico si no
07:23se tienen nuestros estadísticos es decir
07:25muestreos que sigan una serie de reglas
07:29que fundamentalmente están dirigidas a
07:32poder contestar esa pregunta que tanto
07:35me puedo equivocar que tan riesgoso es
07:39y contestar esas preguntas con una
07:42muestra
07:44es muy difícil entonces darle un valor
07:49muy fuerte a una respuesta que puede
07:52tener un alto grado de error
07:56el muestreo estadístico se parece a
07:58nuestro muestreo intuitivo en el hecho
08:01de que toma una pequeña muestra para
08:02hacer inferencias generales
08:04por ejemplo los ganaderos tienen que
08:07evaluar la cantidad de alimento de sus
08:09potreros para determinar cuántas vacas
08:11pueden mantener aquí lo que se está
08:14mostrando cantidad de materia seca que
08:17está presente creando composición botan
08:20la variabilidad de los pastos aún en un
08:24potrero pequeño es muy alta lo que hace
08:26muy difícil la medición directa de la
08:28cantidad de forraje lo que se hace
08:31entonces es tomar una muestra en unos
08:34cuantos sitios del potrero y con ella
08:36predecir el total
08:38la idea es
08:40hacer muchas evaluaciones para tener
08:43números grandes de muestras y con esa de
08:46esa forma tratar de de disminuir la
08:50variabilidad que hay
08:58el secreto del muestreo estadístico son
09:01los conocimientos que permiten elegir
09:03correctamente esa muestra y analizar los
09:06datos para reducir el error de la
09:08inferencia
09:09la magia de lo que estamos al tomar las
09:11muestras que se cuantifica molestia
09:13cumbre que puedes con cuánta
09:15incertidumbre está concluyendo es esa es
09:18la parte que nos convierte en los magos
09:22de este este nuevo milenio un poco
09:26amplificado incertidumbre fíjate lo
09:29estimado señor labastida y uno se puede
09:33dar cuenta de los poderosos que son las
09:35técnicas del muestreo estadístico por la
09:38relevancia de las decisiones que se
09:40toman a partir de ellas y lo corruptos
09:42no se les va a quitar nunca
09:46el territorio en las últimas elecciones
09:49presidenciales de méxico por ejemplo la
09:52contienda era tan cerrada y el clima
09:54político tan tenso que determinará el
09:56candidato ganador de la elección se
10:00convirtió en un asunto de seguridad
10:01nacional
10:04contar en unas cuantas horas los votos
10:07de una elección en donde participaron 37
10:10millones de personas era prácticamente
10:12imposible así que el instituto federal
10:14electoral encargado de los comicios
10:17confío en comité científico la
10:19realización de un conteo rápido que no
10:22es otra cosa que la tarea de evaluar una
10:24muestra de menos del 1 por ciento de los
10:27votos y decidir con ella el resultado de
10:30las elecciones como si no tuviera
10:32confianza en la ciencia no hubiéramos
10:34hecho todos estos ejercicios
10:36podríamos llamar un grupo de catemaco
10:38pero pero no es el caso
10:43en este tercer segmento vamos a dar a
10:46conocer los datos de la elección para
10:48presidente de la república a las 11 de
10:51la noche solo tres horas después de
10:53haberse cerrado las casillas el
10:55presidente del instituto federal
10:57electoral informaba por televisión el
11:00nombre del candidato ganador que esa
11:02misma noche pudo celebrar tranquilamente
11:04su triunfo
11:07su confianza estaba justificada porque
11:09una semana después cuando se terminó
11:12finalmente el conteo de todos los votos
11:14los resultados coincidieron plenamente
11:17con los del conteo rápido
11:19la seguridad del país se garantizó
11:21gracias a las técnicas de muestreo que
11:23son el resumen de los conocimientos
11:25sobre la variabilidad que la estadística
11:27ha acumulado durante más de 300 años
11:32los hundimientos de muestreo estadístico
11:34se pueden rastrear hasta finales del
11:36siglo 17 en la extraña afición de un
11:39vendedor de botones y agujas inglés
11:41llamado john rambo
11:44el mismo describió su pasatiempo como el
11:47placer de deducir cosas curiosas e
11:49inesperadas de las tablas de mortalidad
11:51de londres
11:53las tablas de mortalidad de londres eran
11:56precisamente eso una lista que desde mil
11:59603 se publicaba semanalmente en la
12:02capital inglesa en donde se informaba el
12:04número de muertes que ocurrían en la
12:06ciudad y el número de niños bautizados
12:09las tablas eran solamente una pequeña
12:11muestra del total de muertes y
12:13nacimientos de inglaterra pero ground se
12:16las ingenió para encontrar resultados
12:18generales cálculo por ejemplo el total
12:21de la población inglesa los sitios de
12:24incidencia de la peste la relación entre
12:27la migración y las enfermedades y fue el
12:29primero en darse cuenta que en el mundo
12:32nacen más hombres que mujeres
12:34para estimar por ejemplo la población de
12:37la ciudad de londres partió del número
12:39de bautismos reportados en las tablas
12:41para calcular el número de nacimientos
12:46y el número de familias y finalmente
12:50suponiendo que el número de miembros
12:53familia londinense era de 8 rounds
12:56coincidió que el total de la población
12:58ascendía a 384 mil personas sentando las
13:02bases de una línea de pensamiento que se
13:04conoce como inferencia estadística
13:08sin felices
13:10pronunciarse
13:12por un conocimiento inferir es partir de
13:16lo particular a lo general
13:19la inferencia estadística es uno obtiene
13:22datos de algo que es un ente mucho más
13:25grande
13:27y con esos datos no produce aceleración
13:30les produce estimaciones produce un
13:32intervalo o rechaza ciertas hipótesis
13:36que se que se pusieron bajo prueba eso
13:39es inferior un amigo de brawn el
13:41matemático william retomó sus
13:44ideas creando lo que llamó la aritmética
13:46política que trataba de utilizar métodos
13:49matemáticos e indirectos para estudiar
13:52la riqueza potencial de las naciones los
13:55estudios de aritmética política se
13:57popularizaron durante el siglo 18 y el
14:00mundo hispano no fue la excepción
14:05en esa época se creía que la riqueza de
14:07un reino o de una ciudad que estaba en
14:10función directa del mundo de sus
14:12habitantes en la última década del siglo
14:14la corona borbónica mandó hacer un censo
14:17de sus colonias ultramarinas en la nueva
14:21españa los resultados del censo llevado
14:23a cabo por el virrey revillagigedo
14:25fueron cuestionados por el científico
14:27criollo josé antonio alzate y remírez
14:31álzate verdaderamente le parece terrible
14:34lo que los datos que da porque el censo
14:37de revillagigedo habla para la ciudad de
14:39méxico- de aproximadamente 115 mil
14:40habitantes cuando álzate calcula 213 mil
14:43o sea no era un error de más/menos 3
14:47cómo se calculan ahora un error casi del
14:49100% no
14:51álzate describe varios métodos
14:53indirectos muy ingeniosos para estimar
14:56la población de la ciudad de méxico por
14:59ejemplo aseguraba que si en la ciudad de
15:01mexico se consumían más comestibles que
15:04en madrid era lógico pensar que la
15:06población de la ciudad americana era
15:08mayor que la de la capital del imperio
15:10quizás una de las partes más
15:12interesantes es la parte de los consumos
15:15de alimentos porque dice que habría que
15:17ver como cuál es el consumo de alimentos
15:20en la ciudad de mexico para poder
15:21calcular la población que hay no
15:24entonces toma todos los datos de todo el
15:26abastecimiento de la ciudad de mexico y
15:29hace un cálculo y a la hora de que
15:31compara resulta que no es posible
15:33consumir tanto no por lo tanto tiene que
15:35ser la población mucho más grande es un
15:37pleito muy largo el problema es muy
15:39interesante en el cual éste
15:43en cuanto a los consumos revillagigedo
15:45le dice que en realidad los habitantes
15:48de estos reinos son mucho más golosos
15:50los habitantes de españa que por lo
15:52tanto comen mucho más
15:54[Música]
16:01quién tenía razón era imposible saberlo
16:04porque no existían métodos para evaluar
16:07la validez de las hipótesis no era
16:10posible saber qué tanto comían realmente
16:12los mexicanos unos mucho y otros pocos
16:15pero cómo poder llevar esos números para
16:18compararlo con los españoles
16:20en el siglo 19 los científicos
16:23encontraron la solución descubrieron la
16:25manera de describir la variabilidad
16:27numéricamente y cambiaron para siempre
16:30la forma en la que estudiamos a la
16:32naturaleza
16:37si visitamos un bosque y empezamos a
16:40observar la variabilidad en la altura de
16:42los árboles nos damos cuenta que algunos
16:45son pequeños y otros son grandes pero
16:48como son muchos y están revueltos es
16:51difícil sacar más conclusiones al
16:53respecto
16:54pero si pudiéramos ordenar a todos los
16:56árboles del bosque en grupos de
16:58diferentes alturas nos encontraríamos
17:00algo muy interesante aunque la altura de
17:04todos los árboles es diferente sólo muy
17:06pocos son o muy pequeños o muy grandes
17:08la mayoría tiende a un valor intermedio
17:12los científicos del siglo 19 hicieron
17:15miles de mediciones de toda clase de
17:17poblaciones imaginables y finalmente
17:20llegaron a la conclusión de que la
17:22tendencia de la variabilidad hacia un
17:24valor central ocurre con mucha
17:26frecuencia en la naturaleza de este
17:29valor central se llama la media de una
17:31población y en algunos casos equivale a
17:34una cantidad conocida desde el tiempo de
17:37pitágoras que usamos cuando pretendemos
17:39dar la idea de lo que es típico el
17:42promedio
17:43no existen dos hojas iguales pero
17:46podemos pensar que todas se parecen a
17:48una hoja típica que ni es muy chica ni
17:51muy grande ni muy puntiaguda y muy
17:54redonda podemos hablar entonces del
17:57tamaño promedio o de la forma promedio
17:59de una hoja y de esa manera acotar la
18:02variabilidad de las hojas alrededor de
18:04un valor central esto nos permite
18:06comparar dos poblaciones diferentes
18:08matemáticamente y de hecho muchos de los
18:11estudios de muestreo que hacen los
18:13gobiernos tienen como finalidad
18:14encontrar el promedio de algunas
18:16características de la población para
18:19poder hacer comparaciones entre países
18:21generalmente estamos estudiando
18:23promedios por ejemplo el promedio en un
18:28promedio de habitantes en una vivienda
18:32el número promedio de hijos en una mujer
18:35yo recuerdo que en 1976 que se hacen las
18:39primeras encuestas estábamos hablando de
18:41un promedio más o menos de siete hijos y
18:44ahora estamos hablando de un promedio de
18:46dos puntos
18:473 entonces pues estas estadísticas nos
18:50permiten conocer los alcances
18:562
18:57y retos que nos quedan por hacer
19:01en términos si estamos hablando de de
19:04población pues para la población
19:07pero hay que tener cuidado porque por sí
19:10solo el promedio puede ser una cantidad
19:12muy engañosa por ejemplo en países como
19:16méjico el promedio de ingreso puede
19:19hacernos pensar que el ciudadano típico
19:21es más rico de lo que realmente es
19:23porque hay muchos que ganan poco y pocos
19:26que ganan mucho y si por ejemplo los
19:29ricos se hicieran más ricos el promedio
19:32se elevaría a pesar de que la mayoría
19:34continuaría igual
19:36para evitar este tipo de errores los
19:39estadísticos han inventado otras
19:41cantidades para expresar la tendencia de
19:43la variabilidad hacia un valor central
19:46la mediana que consiste en tomar
19:49exactamente el dato que corta la
19:51población en dos partes iguales y la
19:54moda que mide el valor más frecuente
19:57para que se entienda en términos
19:59estadísticos en méjico la moda es ser
20:02pobre
20:05pero la información que nos da la media
20:07la moda y la mediana no sirven mucho si
20:11no conocemos qué tanta variación hay en
20:13la población
20:15y es que si reflexionamos un poco nos
20:17daremos cuenta que la variabilidad es
20:20más fundamental que el valor medio
20:23lo que existe en la naturaleza es la
20:25variabilidad el promedio es sólo un
20:28número
20:29por ejemplo la temperatura media en la
20:31selva lacandona es la misma que en el
20:34desierto de baja california pero
20:36mientras que llevar un abrigo a la selva
20:38es un poco absurdo en el desierto nos
20:41puede salvar la vida porque en la selva
20:43la temperatura no varía mucho durante el
20:46día mientras que en el desierto hace
20:48mucho calor de día pero mucho frío de
20:51noche
20:54los científicos del siglo 19
20:56descubrieron que esta variabilidad se
20:59puede describir con un valor numérico
21:01sumando la diferencia entre cada
21:03elemento de la población y el valor
21:05central
21:06para principios del siglo 20 ya se
21:09habían propuesto varias formas de
21:10hacerlo la más popular fue bautizada por
21:14el matemático carlo pearson con el
21:16nombre de desviación estándar
21:19cuando todos los individuos de una
21:21población son muy parecidos su
21:24desviación estándar es un número pequeño
21:26y cuando son muy diferentes entre sí su
21:29desviación estándar que es un número
21:31grande al convertir la variabilidad en
21:34un par de números la media y la
21:36desviación estándar las técnicas
21:38indirectas de la aritmética
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