¿Por qué utilizar pruebas?
Si quisieras saber algo, ¿inventarías la respuesta? Bueno, tal vez, ¡pero seguro que no podías confiar en él! Resolver problemas o preguntas requiere evidencia sobre qué está causando el problema o fenómeno en primer lugar. Sin pruebas, su solución es solo una puñalada en la oscuridad.
La evidencia y los datos se pueden recopilar mediante observaciones o mediciones. Hay dos categorías principales de datos que se pueden obtener de un evento en particular: datos cualitativos y datos cuantitativos. Echemos un vistazo a ellos y veamos dos escenarios diferentes que los utilizan.
Datos cualitativos
Los datos cualitativos son un conjunto de datos que no se pueden medir y, por lo general, se registran como observaciones. Los experimentos cualitativos suelen ser más fáciles de realizar porque todo lo que se requiere es registrar lo que se ve. Por lo general, no hay análisis de datos en experimentos que solo tienen este tipo de datos.
Por ejemplo, digamos que queremos determinar en qué dirección del cielo sale y se pone el sol. Usaré Texas como ejemplo de ubicación para realizar este experimento. Ahora decidamos que durante todo un año registraremos en qué dirección del cielo sale y se pone el sol.
Durante todo un año, tendremos datos que dicen ‘este’ para donde sale el sol y ‘oeste’ para donde se pone el sol. Notarás que no hay números ni medidas que se registraron, solo observaciones. Ahora, para todo el año, nuestros datos nos dicen constantemente que en Texas, el sol sale por el este y se pone por el oeste. El argumento lógico es entonces: «Si estás en Texas, el sol sale por el este y se pone por el oeste».
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Datos cuantitativos
Los datos cuantitativos son un conjunto de datos que se pueden medir, normalmente registrados como valores numéricos. Los experimentos cuantitativos también pueden ser sencillos de realizar, pero el análisis de los datos que se registran se puede utilizar para sacar una variedad de conclusiones. Los experimentos cuantitativos implican mediciones numéricas.
Digamos que queremos medir el peso de diferentes pelotas de tenis. Recopilamos los siguientes datos para la marca A y la marca B de pelotas de tenis:
 |
- El promedio se puede calcular tomando la suma de todos los números (sume todos los pesos juntos) y dividiendo esa suma por el número total de objetos medidos (10 pelotas de tenis).
| Promedio de la marca A | Promedio de la marca B |
|---|---|
| (85 + 84 + 85 + 86 + 86) / 5 = 85,2 g | (95 + 85 + 101 + 77 + 88) / 5 = 88,2 g |
- Se puede calcular la varianza , que es el valor promedio de las diferencias al cuadrado del valor medio. La varianza puede ser útil porque se usa para calcular la desviación estándar.
| Varianza para la marca A | Varianza para la marca B |
|---|---|
| {(85 – 85,2) 2 + (84 – 85,2) 2 + (85 – 85,2) 2 + (86 – 85,2) 2 + (86 – 85,2) 2} / 5 = 0,7 | {(95 – 88,2) 2 + (85 – 88,2) 2 + (101 – 88,2) 2 + (77 – 88,2) 2 + (88 – 88,2) 2} / 5 = 93,2 |
- La desviación estándar es la raíz cuadrada del cálculo de la varianza y la medida de la dispersión de los datos.
| Desviación estándar para la marca A | Desviación estándar de la marca B |
|---|---|
| raíz cuadrada de 0.7 = 0.83g | raíz cuadrada de 93,2 = 9,65g |
Según los resultados, la marca A de las pelotas de tenis tiene un peso promedio de 85,2 gramos con una desviación estándar de 0,83 gramos. Eso significa que la mayoría de las pelotas de tenis de la marca A pesarán entre 84,37 y 86,03 gramos.
La marca B de las pelotas de tenis tiene un peso medio de 88,2 gramos con una desviación estándar de 9,65 gramos. Eso significa que la mayoría de las pelotas de tenis de la marca B pesarán entre 75,55 y 97,85 gramos.
Análisis estadístico
Este último escenario es un ejemplo de la importancia del análisis estadístico. Aunque los promedios entre las dos marcas de pelotas de tenis son similares entre sí, las desviaciones estándar son muy diferentes. Si entrena con la marca A, sus resultados pueden ser más consistentes, mientras que con la marca B, el peso de la pelota puede variar en 20 gramos debido a la mayor desviación estándar.
Aunque el experimento que elegimos con las pelotas de tenis fue simple, el análisis de datos que se utilizó se puede aplicar a conjuntos de datos más complejos. Es una buena práctica analizar siempre los datos utilizando estadísticas para verificar si los datos son utilizables o no.
Resumen de la lección
Para resolver problemas o intentar responder preguntas se necesita evidencia. Se pueden recopilar pruebas de dos formas: Los datos cualitativos son un conjunto de datos que no se pueden medir y que generalmente se registran como observaciones. Los datos cuantitativos son un conjunto de datos que se pueden medir, normalmente registrados como valores numéricos. Puede hacer argumentos lógicos a partir de ambos, aunque en el último, los números se pueden usar para sacar una variedad de conclusiones. Esos números se pueden analizar de muchas formas, algunas de las cuales son para calcular:
- Promedio : la suma de todos los números dividida por el número total de mediciones.
- Varianza : el valor promedio de las diferencias al cuadrado del valor medio. Puede usarse para calcular la desviación estándar.
- Desviación estándar : la raíz cuadrada del cálculo de la varianza y la medición de la dispersión de los datos.
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