Tipos de estudios estadísticos

vamos a ver los tipos principales de estudios estadísticos podemos tener un estudio de muestreo del cual ya hemos hablado en otros vídeos y que veremos nuevamente en este vídeo podemos tener un estudio observacional o podemos tener un experimento vamos a ver cada uno de estos y como siempre los invito a que pausa en el vídeo y traten de imaginar qué significan cada uno de estos términos o quizás ya saben que se refiere ya hemos visto el estudio de muestreo y esto se refiere esto trata de cuando queremos conocer el valor del parámetro de una población veamos un ejemplo digamos que tomamos la población de una ciudad que puede ser de cientos de miles de personas y el parámetro que nos interesa es el tiempo promedio que las personas pasan en una computadora así que el parámetro será para toda la población si pudiéramos hablar con cada una de las personas de esta población imaginando no sé que sean un millón de personas y pudiéramos hablar con este millón de personas y preguntarles del tiempo que pasan diariamente usando una computadora pues nosotros calculamos el promedio de todo esto y ya tendríamos el valor de nuestro parámetro así que esta es mi población y el parámetro que me interesa de esta población es el promedio diario del tiempo que pasan en la computadora y en la realidad es poco práctico ir a hablar con cada una de estas personas que forman esta población de 1 millón de personas para hacerles esta pregunta así que no podremos calcular exactamente el parámetro que nos interesa de esta población por lo que en su lugar vamos a hacer un estudio de muestreo vamos a muestrear aleatoriamente aunque hay muchas consideraciones para hacer que nuestro muestreo sea realmente aleatorio de igual manera tenemos diferentes técnicas para este muestreo aleatorio pero digamos que nosotros realizamos este muestreo así que muestre amos aleatoriamente de esta población y después calculamos el promedio del tiempo que pasa en cada día en una computadora y este será un valor estimado del parámetro que me interesa este es un ejemplo clásico de estudio de muestreo ahora en un estudio observacional no vamos a tratar de estimar un parámetro vamos a tratar de comprender como dos parámetros en una población podrían estar relacionados ahora digamos que tenemos una población de 1.000 personas y queremos saber si el tiempo diario que pasa en frente a una computadora tiene o no alguna relación con la presión arterial de estas personas así que tenemos el tiempo en la computadora contra la presión arterial y lo que hacemos es aplicar una encuesta a toda la población de 1000 personas y se les pregunta el tiempo diario usando una computadora y cuál es su presión arterial o quizá la medimos de cierta manera gráfica moss la información la analizamos y vemos si estas dos variables tienen alguna relación qué significa esto pues vamos a dibujar unos ejes coordinados digamos que este eje es el tiempo en la computadora y este otro eje es el de la presión arterial digamos que tenemos una persona que pasa relativamente poco tiempo en la computadora y tiene baja presión arterial tenemos a otra persona que pasa mucho tiempo en la computadora y tiene la presión arterial alta y tenemos a alguien que quizás no pasa demasiado tiempo en la computadora pero tiene una presión arterial relativamente alta seguimos graficando la información y obtenemos estos puntos de esas mil personas aquí no vamos a dibujar los mil puntitos pero digamos que ven algo así y vemos que aunque tenemos algunos valores atípicos pareciera que estas dos variables están relacionadas pareciera que en general mientras más tiempo se pasa en la computadora más alta será la presión arterial o mientras veamos una presión arterial más alta veremos un mayor tiempo en la computadora así que podríamos tomar una conclusión aquí de que estas dos variables están correlacionadas hay una correlación positiva si es que hicimos apropiadamente el estudio podríamos decir que mientras más tiempo se pasa en la computadora esto se va a correlacionar con la presión arterial alta o que la presión arterial alta se relaciona con un mayor tiempo en la computadora cuando hacemos o interpretamos estos estudios observacionales o cuando leemos el estudio de alguien más es muy importante no llegar a la conclusión de que es que es el tiempo de computadora lo que causa que me aumente la presión arterial ya que esto no está mostrando causalidad también se podría decir que la presión arterial alta hace que las personas pasen más tiempo en la computadora lo que suena un poco tonto pero es lo mismo aquí lo que estamos diciendo es que hay una correlación entre estas dos variables se mueven juntas pero no podemos hacer una conclusión sobre lo que causa esto que el tiempo en computadora causa la presión arterial o que la presión arterial ocasiona un mayor tiempo en la computadora porque no podemos decir esto porque podríamos tener una variable que nos confunda no sé digamos que ese es el tiempo de computadora y esta es la presión arterial y pareciera que estas dos cosas están relacionadas ya que se mueven juntas eso lo vimos aquí en nuestros datos pero podríamos tener una variable raíz que está guiando a estas dos variables que quizá podría ser la falta de actividad física podría ser la falta de actividad lo que esté ocasionando ambas variables las personas que son menos activas quizás pasan más tiempo en la computadora y las personas que son menos activas quizás tienen mayor presión arterial y si tenemos un control para esto un grupo de personas que tuvieran una falta de actividad es similar o un nivel similar de actividad quizá podríamos ver que el tiempo en la computadora no está correlacionado con la presión arterial que ambas están ocasionadas por la misma variable de la falta de actividad y quizá lo que vemos aquí es que la actividad de la persona es lo que está provocando el comportamiento de estas dos variables si ustedes hacen bien este tipo de estudios observacionales encontrar correlaciones que podrían darles hipótesis decentes sobre causalidad pero no es que esto muestre una causalidad porque podríamos tener estas variables que nos causan confusión por otra parte tenemos los experimentos y los experimentos son la base del método científico los experimentos tratan de establecer causalidad lo que hacemos si queremos hacer un experimento es y quizá no podamos tomar a mil personas ya que los experimentos son bastante difíciles de realizar son los más difíciles de estos tres tipos así que quizá tomamos a 100 personas y para evitar tener esta variable que pueda provocar errores en nuestro experimento vamos a asignar aleatoriamente estas 100 personas a dos grupos esta es una asignación aleatoria y es muy importante que sea de verdad aleatorio y quizás no conozcamos todas las variables al acecho aquí pero es probable que cada grupo tenga asignado una misma cantidad de personas que tengan niveles de actividad similares es más probable que el nivel de actividad promedio en ambos grupos sea el mismo si tenemos una asignación aleatoria así que lo que hacemos es tener un grupo de control y un grupo de tratamiento y lo que podrían hacer es decir bueno durante cierto tiempo estas personas en el grupo de control podrán pasar un máximo de 30 minutos en la computadora o si queremos ser más precisos vamos a decir que van a pasar exactamente y solamente 30 minutos en la computadora y en el grupo de tratamiento vamos a decirles que van a pasar exactamente 2 horas usando la computadora y aquí yo estoy inventando estos números y sería bueno conocer cuál es la presión arterial de estas personas antes de comenzar el experimento y ver que sus promedios sean similares después realizar el experimento durante cierto tiempo y al final medir nuevamente la presión arterial en los integrantes de ambos grupos y si viéramos que este grupo definitivamente tiene una presión arterial más alta y nuevamente algo de esto podría haber ocurrido aleatoriamente pero depende si este fue un experimento lo suficientemente grande y se realizó de manera correcta podríamos decir que quizá haya una causalidad aquí ya que al hacer que estas personas pasaran más tiempo en la computadora esto hiciera que aumentara su presión arterial así que nuevamente el estudio de muestreo trata de estimar el valor de un parámetro de la población el estudio observacional trata de ver si hay correlación entre dos cosas y hay que tener cuidado de no decir que una cosa está causando la otra ya que podemos tener variables que nos confundan en un experimento tratamos de establecer o mostrar causalidad y lo hacemos tomando nuestro grupo asignar a las personas aleatoriamente a un grupo de control y a un grupo de tratamiento lo que esperamos haga una distribución equilibrada aunque no siempre es así pero esperaríamos que se distribuyeran equitativamente las y en cada grupo controlamos la cantidad de una de las variables para ver si ésta está ocasionando a la otra variable en los próximos vídeos veremos algunos ejemplos de estos tipos de estudios estadísticos y veremos que podemos concluir de ello