Nota: John Sall, cofundador y vicepresidente ejecutivo de SAS , analizó por qué las estadísticas son importantes con motivo del Año Internacional de la Estadística en 2013. SAS participó en Estadísticas2013 . Sall es el arquitecto jefe de JMP.
¿Por qué las estadísticas son esenciales para la vida cotidiana?
La mayoría de la gente no se da cuenta de lo esenciales que son las estadísticas. La vida cotidiana está rodeada de productos de las estadísticas.
Te cepillas los dientes. Los científicos estudiaron el fluoruro en la pasta de dientes utilizando métodos estadísticos para garantizar cuidadosamente la seguridad y eficacia del ingrediente y la concentración adecuada. La pasta de dientes se formuló mediante una serie de experimentos diseñados que determinaron la formulación óptima mediante modelos estadísticos. La producción de pasta de dientes fue monitoreada mediante control estadístico del proceso para garantizar la calidad y consistencia y reducir la variabilidad.
Los atributos del producto se estudiaron en pruebas de consumidores utilizando métodos estadísticos. Los precios, el empaque y el marketing se determinaron mediante estudios que utilizaron métodos estadísticos para determinar las mejores decisiones de marketing. Incluso la ubicación de la pasta de dientes en el estante del supermercado fue el resultado de estudios estadísticos. El seguimiento de la publicidad se realizó mediante métodos estadísticos. Su transacción de compra se convirtió en datos que fueron analizados estadísticamente. La tarjeta de crédito utilizada para la compra fue analizada mediante un modelo estadístico para garantizar que no fuera fraudulenta.
Por eso, las estadísticas son importantes para todo el proceso no sólo de la pasta de dientes, sino de cada producto que consumimos, cada servicio que utilizamos, cada actividad que elegimos. Sin embargo, no necesitamos ser conscientes de ello, ya que es sólo una parte integrada del proceso. Las estadísticas son útiles dondequiera que se mire.
¿Porqué ahora? ¿Qué hay de nuevo en las estadísticas?
La estadística es una disciplina emergente que se ha adaptado rápidamente a los desafíos actuales.
En la era actual de big data, donde las computadoras y las redes están en todas partes y todo se puede medir, se necesitan estadísticas para que esos datos sean útiles.
Para saber cómo se comporta un proceso, es necesario realizar experimentos. Y ahora tenemos formas de diseñar esos experimentos para que aprenda al máximo de un número limitado de ejecuciones experimentales.
Para estimar los modelos, se necesitan herramientas para perfeccionar y validar los modelos, y el estado del arte ha mejorado mucho en los últimos años.
También tenemos herramientas mucho mejores para utilizar los modelos para optimizar los procesos y hacerlos robustos con respecto a la variación.
software estadístico -al igual que JMP- se convierte en la interfaz para aprovechar los métodos estadísticos. Las estadísticas no son fáciles y usar la computadora puede ser un desafío. Por eso consideramos que nuestro trabajo consiste en hacer que la experiencia, el flujo de trabajo, de analizar datos sea lo más fácil, cómodo y potente posible.
¿Realmente confiamos en las estadísticas? Diferentes estadísticas dicen cosas diferentes.
Las estadísticas deben utilizarse de forma responsable. Necesita buenos datos y suficientes. Los datos experimentales controlados son los mejores. Los sesgos de selección y confusión pueden corromper fácilmente el análisis si no se presta atención al proceso que creó los datos. Cuando usted mismo hace estadísticas, necesita conocer los problemas que pueden surgir. Es necesario pensar detenidamente en el análisis.
Algunos de nosotros aprendemos estadística como parte de nuestra educación. Algunos de nosotros aprendemos en el trabajo. Algunos de nosotros todavía tenemos mucho que aprender.
El Año Internacional de la Estadística 2013 es la ocasión para recordarnos el valor de:
- Métodos de estadística.
- Aprender a utilizarlos responsablemente.
- El software estadístico como herramienta de análisis.
- Utilizar profesionales de estadística para ayudarnos cuando sea necesario.
¿Cuál es el propósito del Año Internacional de la Estadística?
El propósito de Año Internacional de la Estadística es centrar la conciencia sobre la importancia de los métodos estadísticos en nuestro mundo. La estadística ha desempeñado un papel cada vez más importante en la ciencia, la industria, la salud y los negocios.
Durante las últimas décadas, la gente ha aprendido cada vez más a recopilar y utilizar datos, realizar experimentos diseñados y utilizar evidencia en lugar de intuición para tomar decisiones.
Con la revolución de las computadoras y las redes, ahora es fácil recopilar y almacenar datos. Y con el software moderno, es comparativamente fácil de analizar, incluso cuando se tiene una gran cantidad de datos.
Mike Clayton escribió:
Realmente necesitamos ayudar a los principales medios de comunicación a comprender los riesgos de utilizar promedios y correlaciones como inferencias de factores causales, y el peligro de gráficos mal diseñados que están impulsados por una agenda. Quizás algo como "El libro de estilo y el manual de difamación de Associated Press" podría complementarse con algunas normas básicas sobre el etiquetado de gráficos, la elección de la escala y guías para verificar la "evidencia" estadística.
Google Correlate fue eliminado, pero les mostró lo que querían ver, cuántas personas usan las estadísticas como un borracho usa un poste de luz, como apoyo en lugar de iluminación. Los comentarios de la revista Economist en sus gráficos interactivos son informativos en línea, mientras que la versión impresa de la revista no tiene tales controles de cordura (o comentarios demenciales). Los motores de búsqueda de medios podrían encontrar gráficos engañosos y calificarlos para su seguimiento. No hay respuestas fáciles, pero como la mayoría de las personas medianas simplemente informan sobre fuentes globales que tienen gráficos basados en una agenda, corremos el peligro de volvernos insensibles... o indignados por ilustraciones engañosas.
Hoy en día, el pensamiento estadístico se basa más en gráficos que en pruebas de hipótesis, y las líneas de intervalo de confianza son casi desconocidas en los gráficos de los medios. ¿Existe una respuesta a este problema en los gráficos interactivos? ¿Opciones de "mostrar confianza"? ¿Líneas borrosas? ¿Descargos de responsabilidad obligatorios? Las drogas no son los únicos ingredientes peligrosos en el mundo actual. Hace mucho tiempo, cuando los gráficos 3D de superficies de respuesta se volvieron comunes, Motorola animó algunos de esos gráficos para mostrar las superficies en movimiento, aclarando el rango de variabilidad en el modelo. HTML5 puede permitir más gráficos animados para ilustrar la incertidumbre. ¿Alguna idea sobre estos temas para 2013?
