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Desde técnicas básicas hasta avanzadas para el análisis de datos ricos en valores atípicos.

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hace 18 horas

Imagen generada con DALL-E

GRAMORaspar las interconexiones entre variables es esencial para tomar decisiones basadas en datos. Cuando evaluamos con precisión estos vínculos, reforzamos la confiabilidad y legitimidad de nuestros hallazgos, cruciales tanto en contextos académicos como prácticos.

Los científicos de datos frecuentemente recurren a la correlación y la regresión lineal de Pearson para investigar y medir relaciones variables. Estos métodos suponen normalidad de los datos, independencia y dispersión consistente (u homocedasticidad) y funcionan bien cuando se cumplen estas condiciones. Sin embargo, los escenarios de datos del mundo real rara vez son ideales. Por lo general, se ven empañados por ruido y valores atípicos, que pueden distorsionar los resultados de las técnicas estadísticas tradicionales y llevar a conclusiones incorrectas. Este artículo, el segundo de nuestra serie sobre estadísticas sólidas, busca superar estos obstáculos profundizando en alternativas sólidas que promuevan conocimientos más confiables, incluso en medio de irregularidades en los datos.

Por si te has perdido la primera parte:

Correlación de Pearson es un método estadístico diseñado para capturar el grado de asociación entre dos variables continuas, empleando una escala que va desde -1, que indica proporcionalidad inversa perfecta, hasta +1, que representa proporcionalidad directa perfecta, con el punto neutral 0 reflejando una falta de cualquier variable discernible. relación. Este método supone que las variables en cuestión siguen una distribución normal y mantienen una relación lineal. Sin embargo, cabe señalar que la correlación de Pearson es muy sensible a los valores atípicos, que pueden sesgar significativamente el coeficiente de correlación estimado, lo que resulta en una representación potencialmente engañosa de la intensidad o falta de la relación.