Questo blog periodico di Scott Wise, direttore tecnico di JMP, cerca di utilizzare l'analisi per rispondere a domande interessanti che si verificano in tutto il nostro mondo.In questa puntata, esamineremo come i cambiamenti "tecnologici" avvenuti nel gioco Scrabble siano stati sfruttati dagli utenti di tornei esperti e non esperti.Utilizzando gli ultimi progressi grafici in JMP 14 (barre di errore di intervallo a due vie), acquisiremo alcune informazioni su come il nostro mondo più ampio si adatta alla nuova tecnologia!
Oliver Roeder nell'eccellente sito statistico CinqueTrentotto ha scritto un articolo intrigante intitolato “Come “Qi” e “Za” hanno cambiato Scrabble” ( https://fivethirtyeight.com/features/how-qi-and-za-changed-scrabble/ ).L’autore stava cercando la prova di una teoria economica che afferma che quando la nuova tecnologia sarà disponibile, ciò causerà un divario più ampio nella disuguaglianza economica, poiché le persone più qualificate e con guadagni più alti (l’“1%”) saranno più veloci a trarne vantaggio. della nuova tecnologia a scapito del resto.Nel cercare una popolazione di dati su cui testare tutto ciò, l'autore si è rivolto ai risultati dei tornei del popolare gioco di tessere di parole Scrabble per vedere se i punteggi medi aumentavano a un tasso più elevato per i giocatori d'élite quando i cambiamenti "tecnologici" venivano introdotti nel gioco. gioco.
Il cambiamento tecnologico chiave menzionato nell’articolo è avvenuto intorno al 2006. Innanzitutto, sono state aggiunte 11.000 nuove parole consentite al dizionario di Scrabble, comprese due combinazioni di lettere come “Qi” e “Za” che offrono grandi punti. Inoltre, più o meno in questo periodo, molti strumenti di studio della formazione e di intelligenza artificiale sono diventati digitali, offrendo ai concorrenti dei tornei modi migliori per esercitarsi e affinare le proprie capacità.Tuttavia, mentre i dati hanno permesso all'autore di vedere che la nuova tecnologia ha creato un aumento di quasi dieci punti in tutti i punteggi medi dei giocatori, non è riuscito a vedere prove che ciò sia avvenuto più tra i giocatori esperti rispetto a quelli inesperti.Fortunatamente, ha fornito la fonte da cui accedere ai dati cross-tables.com e lo ha reso disponibile su Github.com ( https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/scrabble-games ) e lancia la sfida affinché gli altri approfondiscano l'argomento!
Una volta ottenuti i dati, il nostro primo passo è stato “pulire” i dati.Ci sono state molte partite che avevano zero punteggi e quindi non hanno aggiunto alcuna informazione (supponendo che si trattasse di forfait avvenuti durante il torneo).Inoltre, c'è stata un'espansione delle divisioni e dei tornei a partire dalla fine degli anni '90.Pertanto, abbiamo suddiviso i nostri dati in modo da esaminare solo le partite con punteggi minimi pari o superiori a 200 nelle prime sei divisioni a partire dagli anni '90.Abbiamo quindi riepilogato i dati in modo da poter vedere i punteggi medi per anno per ciascuna divisione. Infine, abbiamo inoltre suddiviso gli anni in tre periodi di sei anni:
- 2000-2005 – subito prima del cambiamento tecnologico
- 2006-2011 – subito dopo il cambiamento tecnologico, e
- 2012-2017 – periodo in cui il cambiamento tecnologico è diventato la norma
Ora siamo pronti per analizzare visivamente questi dati!Tracciare questi dati “medie per anno” può essere rischioso, poiché le dimensioni del campione possono variare di anno in anno e da divisione a divisione.Inoltre, la popolarità dei tornei aumenta nel tempo, il che significa una maggiore quantità di dati disponibili ogni anno.Pertanto, abbiamo calcolato l'errore standard della media in modo da poter costruire intervalli di confidenza al 95% attorno alle medie per facilitare i confronti di significatività tra medie e medie.Per mostrarlo sul grafico possiamo sfruttare una nuova funzionalità nel Generatore di grafici di JMP 14 che consente visualizzazioni della barra di errore a intervallo bidirezionale.
Il grafico per il livello più alto del torneo della Divisione 1 sembra mostrare l'inafferrabile cambiamento tecnologico che il nostro autore stava cercando.Il gruppo di punti prima del periodo di cambiamento tecnologico (punti blu per il periodo 2000-2005) è molto inferiore rispetto agli altri dopo il periodo di cambiamento tecnologico. periodi di cambiamento tecnologico (punti rossi per il 2006-2011 e punti verdi per il 2012-2017).Inoltre, è evidente che le barre di errore (mirino) per l'intervallo di confidenza del 95% attorno alla media dei punti nei periodi dell'anno successivi al cambiamento tecnologico sono diventati più piccoli e sono raggruppate più strettamente.Infine, abbiamo aggiunto i grafici dei contorni della densità al grafico per avere un'idea di dove risiede la maggior parte dei dati.
Guardando le prossime Divisioni 2 e 3, vediamo una storia meno concreta tra le Divisioni.Sebbene si osservi una maggiore coerenza tra gli anni nei periodi successivi ai cambiamenti tecnologici (punti rossi e verdi più stretti), non vediamo la grande separazione tra i periodi dell'anno che abbiamo fatto con la Divisione 1. Potrebbe essere questa una prova che mostra che i periodi superiori i giocatori sono stati più veloci nell'adattare la tecnologia a un ritmo più rapido rispetto a quelli delle divisioni inferiori?
Sebbene questa non sia una visione definitiva e soggetta al modo in cui abbiamo scelto di riassumere e visualizzare i dati, ciò dà spunti di riflessione su come la tecnologia possa migliorare alcuni più di altri.Se desideri ulteriori informazioni su come creare le nuove "barre di errore con intervallo bidirezionale" e altre visualizzazioni interessanti nel Generatore di grafici di JMP 14, consulta il materiale nel nuovo blog della community di JMP "Viste nuove e avanzate nel Generatore di grafici JMP 14" di Xan Gregg e Scott Wise come mostrato a Discovery Europe 2018: ( https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2018/New-and-Advanced-Views-in-JMP-nbsp-14-Graph-Builder-nbsp-EU-2018/ta-p/ 51464 ) .Il set di dati "pulito" che abbiamo utilizzato (convertito in una tabella dati JMP con script grafici allegati) è disponibile al seguente collegamento su JMP Community File Exchange: ( https://community.jmp.com/t5/JMP-Sample-Data/Scrabble-Tourney-Data-for-Two-Way-Error-Interval-Bars/ta-p/53661 ).
