 Las estadísticas y el histograma engañoso de Excel obtuvieron datos. Vamos a meternos en él con las estadísticas. Y, por lo tanto, no está obligado a hacerlo. Pero si tiene acceso a una nota, estamos en el icono del lado izquierdo de una nota y la pestaña de presentaciones de Excel de 1,050 datos engañosos del histograma. También estamos intentando subir nuestras transcripciones. Entonces, si va a la herramienta lector inmersivo, puede cambiar el idioma al idioma que elija y leer o escuchar la transcripción y varios idiomas diferentes utilizando las marcas de tiempo para vincularlas a las presentaciones de video reales. Versión de escritorio de OneNote. Aquí tenemos nuestros datos, nuestra información en el lado izquierdo donde estamos imaginando. Tomamos una muestra aleatoria de la población completamente aleatoria y les hacemos una prueba o les preguntamos cuántos o varios tienen. Pueden imaginar un tipo similar de situación en la que tomamos una muestra aleatoria de la población y les hacemos pruebas o les preguntamos cuántos testículos tienen. Por ejemplo, ahora, esta información en el lado izquierdo que estamos imaginando está ordenada por las personas que preguntamos en la muestra aleatoria. Por lo tanto, no está ordenado de ninguna manera que sea particularmente útil para nosotros. Sin embargo, probablemente podríamos derivar alguna información simplemente clasificando o mirando a través de esta lista de datos. Pero repasemos nuestro análisis de procedimiento normal, cuando tengamos nuestra información, lo siguiente que normalmente haremos es almacenar esa información. Entonces, si ordenamos esa información ahora, de menor a mayor, terminamos con muchos eros, obtenemos un uno aquí, y luego tenemos muchos dos. Entonces, cuando hemos ordenado así, eso probablemente podría en sí mismo, darnos alguna información sobre lo que está sucediendo aquí. Ahora, lo siguiente que podríamos hacer es, por supuesto, tomar nuestras estadísticas estadísticas, la normal es el promedio, recordarán que el promedio tomará la suma de todo el asunto, y luego dividiendo por el número de elementos que están allí, podemos usar una fórmula promedio en Excel, que sería simplemente el promedio de esta serie de datos, pero lo que realmente está haciendo es sumar todos los datos, y luego dividir por el número, cuántos elementos de datos teníamos. Y eso nos da 1.06. Así que es un promedio, como en algún lugar cercano a uno alrededor de uno. Ahora, claramente, si alguien te diera solo ese punto de datos y dijera que sabía algo sobre los seres humanos, porque tomó una muestra aleatoria de seres humanos, probó cuántos ovarios tienen. Y llegan a la conclusión de que los seres humanos tienen alrededor de un ovario, que 1.06 ovarios, cierto, puedes imaginar que eso podría ser un poco engañoso, si solo estás mirando ese dato. Y si hay un médico, desafortunadamente, el área médica del estado de los Estados Unidos, hay muchos buenos médicos por ahí, pero hay algunos de ellos, casi puedes imaginarlos diciendo, oye, mira, tenemos que implantarte un ovario aquí, porque eres como si fueras bajo, un ovario, deberías tener un promedio de un ovario. Debecha, pueden imaginar que puedo, puedo, desafortunadamente, puede imaginar que eso suceda. Sin embargo, si tuvieras que trazar esto en un histograma, entonces se vería algo como esto. Y esto podría darle una imagen más amplia de lo que ha sucedido, sucedido si toma el promedio como está bien, uno por encima. Pero si lo trazo, entonces ahora estoy diciendo bien, bueno, en este cubo, tengo 0 a 1, y este cubo 2 a 3, y luego 1 a 2 en el medio. Así que notarás que la mayoría de las personas cuando ven histogramas, comienzan a imaginar que se supone que el histograma debe ser si tomas un tamaño de muestra más grande, el histograma se parecerá cada vez más a una curva en forma de campana. Pero no siempre es así, hay, eso es solo para ciertos tipos de datos que a veces comenzarán a reflejar, una curva en forma de campana, de la que hablaremos más adelante. Pero es posible que tengas, ya sabes, cualquier cantidad de formas que los datos puedan tomar. Y es por eso que necesitas mirar la propagación de los datos. Y este caso, el centro, no tenemos el punto central aquí, y todo está sucediendo en los lados del gráfico, lo cual tiene sentido. Por supuesto, porque obviamente, lo que estamos viendo es una prueba que realmente está determinando que un hombre o una mujer tienen razón, eso es lo que realmente está mirando la prueba, así que básicamente estamos obteniendo una propagación entre hombres y mujeres, es lo general sería la idea general. Así que claramente, si hubiera un procedimiento médico o algo que se dijera, basado en tener alrededor de un ovario que necesitamos darle un ovario o extirpar un ovario o algo así, esta sería una conclusión problemática. Ya sabes, un mal uso de solo mirar un ángulo de los datos, este es claramente un ejemplo obvio muy extremo de este tipo de cosas. Pero ese es el punto de que este tipo de cosas, ya sabes, los datos engañosos pueden suceder claramente. Y puede imaginar muchos, muchos escenarios en los que tiene un conjunto de datos mucho más matizado donde lo engañoso podría no ser tan abierto, tan claro. Pero está claro, podría ver claramente alguna información engañosa, 5-21. Ahora, si yo, si luego tomo un conjunto similar de datos. Así que este es un conjunto de datos, estamos imaginando que haya un puntaje o algo así, que estamos tomando puntajes de exámenes o algo así, y estamos diciendo que queremos resultados entre 1 y 2. Así que ahora su conjunto de datos no se ve como todos los ceros. Y luego, y luego un 0 y 2, parece que tiene una diferencia entre 1 y 2, en realidad no ordené que no ordenamos estos datos. Pero puedes ver que básicamente tiene una variedad de números entre 1 y 2. Entonces, si miro este, e hice nuestro promedio, notarán que el promedio todavía llega a 1.06, estos dos conjuntos de números, si miro este, cálculo, nuestro cálculo famoso más común. Luego vamos a obtener un número muy engañoso, vamos a decir, bueno, estos dos conjuntos de datos son bastante similares, no son muy similares, lo son en un sentido, porque ambos tienen un promedio de 1.05. Claramente, la propagación va a ser bastante seca dramáticamente diferente y podría conducir a, ya sabes, muy diferentes, ya sabes, resultados o pensamientos sobre lo que son estos datos. Así que esto es simplemente el promedio. Una vez más, si tuviera que trazar esto en un histograma, a pesar de que tiene el mismo promedio, se ve así. Ahora, este es el gráfico, similar a lo que la gente imaginaba que era el histograma, porque porque la mayoría de las personas, cuando ven estos histogramas están imaginando una curva de campan enzima, notan que, que esto no tiene que ser el, ya sabes, los gráficos no tienen que salir de esa manera, solo quiero dejar esto claro. Y hablaremos de las curvas de campana más adelante. Pero el punto principal es que claramente, la difusión de estos datos es muy diferente a la difusión de estos datos, a pesar de que tiene el mismo, el mismo promedio. Entonces, teniendo esto en cuenta que lo que esto no debería hacer es decirnos, o, hombre, las estadísticas no tienen sentido, el promedio no tiene sentido. El mundo no tiene sentido, así que voy a dejar de tratar de usar las herramientas para derivar significado del mundo. No, solo decimos, ya sabes, la herramienta, las herramientas, tales palabras, estadísticas, pueden ser, ya sabes, pueden usarse para engañar y, además de aclarar, las herramientas están diseñadas para aclarar. Y, por lo tanto, tenemos que usar adecuadamente las herramientas para no cometer errores y para protegernos de que las personas mientan con las herramientas, nuevamente, ya sean palabras o estadísticas, es lo mismo, lo mismo, simplemente lo están usando mal, o están usando mal la herramienta, ¿verdad? Sí, sí, sí, sí, por ejemplo, puedes tomar la analogía de esto versus un argumento verbal, y cuando alguien está discutiendo algo, puedes decir más claramente, mira, bueno, lo que acabas de decir es, es una mentira, está mal, tomaste un paso equivocado, en alguna parte. Y, y cuando lo haces con, pero generalmente comienzan con algo que es verdad. Y hubo una cosa famosa donde había un mandipazan donde estaban tratando de juzgar a una bruja, y estaban haciendo, ya sabes, estaban, estaban haciendo todo esto sobre un juicio de brujas. Y dijeron que, lo que debería llegar a la conclusión de que el que debería flotar o algo así, porque tomaron esto, estos altos lógicos cada vez que hicieron una declaración, dieron este tipo de salto lógico loco, eso no tiene sentido. Y nos volvemos bastante buenos cuando usamos palabras para ver esos altos lógicos que están mal con las estadísticas. La razón por la que la gente se frustra con ellos es porque no somos tan buenos, no tenemos tanta práctica con los altos lógicos estadísticos que se están tomando, entonces, cuando las personas dan un salto lógico, es más probable que nos lo perdamos y luego culpemos a las estadísticas. Entonces, si alguien dijera, oye, mira, el promedio es de 1.06, no se puede negar que acabo de tomar el promedio con la función promedio de Excel, y me dio 1.06. Por lo tanto, necesito, necesito, necesito implantarte un ovario porque eres un ovario corto y necesitas uno porque, correcto, y ves que es como el palo de mandipazan donde estamos. Ella flota la madera, y por lo tanto la bruja debería flotar porque es como, es porque se quemará como madera o algo así no hace ninguno, sabes, obviamente un paso lógico fue un paseo en algún lugar de eso, y tan claramente, si tuviéramos que hacer un poco más, más pruebas, ya sea un paso lógico con palabras o con estadísticas, diríamos bueno, sí, pero espera un segundo. Hay algo diferente sucediendo aquí porque cuando trazo los datos, esperaría que el tipo promedio de cosas cayera en el medio aquí y ese no parece ser el caso, todo parece estar en los bordes, así que no parece que sea cierto que ya sabes, la mayoría de las personas tienen un ovario, justo eso no algo, algo está mal con su promedio. No es que la voluntad del promedio no esté equivocada, pero su conclusión sobre el promedio que la mayoría de las personas tienen como un ovario es claramente totalmente falsa. ¿Derecha? Así que de todos modos, eso es todo.