De qué nos hablan cuando hablan de estadísticas? Nos toman el pelo?

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1 De qué nos hablan cuando hablan de estadísticas? Nos toman el pelo? La estadística como herramienta para analizar críticamente la información en la vida real Francisco José Alegre Ansuategui

2 Debate previo: La estadística está muy presente en nuestras vidas? Qué papel ha tenido la estadística a lo largo de la historia?

3 TEMA 1- La falacia y la tendenciosidad: definición, diferencias, tipos, su presencia en nuestras vidas y ejemplos básicos gráficos y analíticos. Una falacia es una información falsa o manipulada. Una falacia sería decir que este bebé tiene los ojos marrones La tendenciosidad consiste en presentar información verdadera de forma que pueda ser malinterpretada, inducir a error o hacer creer al oyente una información alejada de la realidad Ejemplo de la persona mayor

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5 Tipos de presentaciones estadísticas Una presentación estadística puede ser analítica o gráfica Ejemplo de analítica: 2 de cada 3 hombres usan el champú HS for men Ejemplo de gráfica:

6 En cualquier caso, en los medios de comunicación, sobre todo en los audiovisuales (radio, televisión, internet ) esta información nos es presentada de manera muy rápida sin casi tiempo de poder asimilarla

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9 Del 1:35 al 2:20 El paro en Andalucía supera el 35% 10 puntos más que la media nacional 3 de cada 4 nuevos parados en el tercer trimestre son andaluces El número de hogares en paro llegó en septiembre casi al millón setecientos treinta y ocho mil familias no reciben ningún tipo de ingreso El número de autónomos ha crecido en más de personas en el tercer trimestre del año Es la cifra más alta desde 2009 Acabas 2 minutos 20 segundos con 21 datos estadísticos que es prácticamente imposible que tu cerebro asimile y con información, a veces reforzada visualmente, a veces no.

10 Así pues, ya tenemos claro que todos esos datos que nos presentan, ya desde un principio, por la forma en la que son presentados, nos va a costar asimilarlos pero, y si además intentan conducirnos hacia una conclusión que no necesariamente se ajusta a la realidad (información tendenciosa) o directamente son falsos (falacias). Veamos algunos ejemplos

11 FALACIAS ejemplos analíticos y gráficos

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15 Como podéis observar, dar información gráfica de manera falsa es muy sencillo Normalmente, este tipo de falacias en la actualidad tienen una vida muy corta. Existe una gran audiencia y el uso de redes sociales y de las nuevas tecnologías hace prácticamente imposible mostrar gráficamente una información falsa sin que cree alarma entre los espectadores. Dicha alarma provoca una reacción que suele acabar en disculpas por parte del organismo emisor. En muchas ocasiones, no existe mala fe de fondo. Simplemente se trata de que la persona que ha realizado dicho gráfico no tiene unos conocimientos estadísticos importantes. A nivel analítico es tan fácil como dar cifras que no son reales expresado numéricamente o con letra: Ejemplo: En las pasadas elecciones solo acudieron a las urnas un 30% de las personas convocadas. Una de cada tres personas acudió a votar en las pasadas elecciones generales.

16 TENDENCIOSIDAD

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20 A diferencia de las falacias, la tendenciosidad está mucho más presente en los medios de comunicación que las falacias Ninguna de las 3 presentaciones anteriores son falsas, pero sí que pueden inducir al espectador a hacerse una idea diferente a la realidad. Al ser una información verdadera, no puede generar alarma social, como mucho crítica. A continuación, vamos a ver los principales ejemplos de tendenciosidad que utilizan los expertos para realizar sus presentaciones e influir a la audiencia.

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28 Tendenciosidad a nivel analítico

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30 TEMA 2- La necesidad de incluir parámetros de centralización en las informaciones estadísticas. Cálculo, tipo, ejemplos y ejercicios en la vida real Si se realiza una encuesta, generalmente no se pueden presentar los resultados uno por uno. Ejemplo: Número de coches por familia en un pueblo Si se presenta uno por uno esta información, la persona que la recibe no puede hacerse una idea del número de coches que tiene cada familia.

31 Ejemplo: Número de coches por familia en un pueblo Ahora bien, si dicha información es presentada de manera resumida, sí será posible. En esta tabla había únicamente 120 datos. Imaginemos una encuesta con miles de personas sería imposible presentarla de manera individual. Así pues, será necesario hacer uso de los parámetros de centralización y dispersión.

32 Los parámetros de centralización son datos que representan de forma global a toda la población. Por ejemplo, si hacemos un examen en la clase y queremos tener una idea global del resultado de dicho examen, cómo lo podríamos hacer? Parece lógico que sumando todas las notas y dividiendo el resultado por el número de alumnos, es decir, lo que todos conocemos como calculando la media. Media aritmética. Se define la media aritmética como la suma de todos los datos dividida por el número de datos. Moda. Se define la moda como el valor de la variable que más se repite, es el decir, aquél que tiene mayor frecuencia absoluta Mediana. Si ordenamos todos los valores de la variable de menor a mayor, se define la mediana como el valor de la variable que está en el centro Percentiles. Son valores que dividen a la población en cien partes iguales. Los representamos por P n.

33 Ejemplo 1: Calcular la mediana, media y moda de los siguientes datos (notas de unos alumnos): 1, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 8, 10 Media : ( ) / 9 = 6 Mediana (valor del centro) = 5 Moda: valor más repetido : 5

34 Ejercicio 2 Calcular la mediana, media y moda de los siguientes datos (notas de unos alumnos): 1, 2, 5, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9, 10

35 Evidentemente, sin esos parámetros de centralización sería muy complicado poder presentar la información estadística Son los más empleados por los medios de comunicación y los más fáciles de entender por las personas pero ahora nos surge otra cuestión.

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