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April 2, 2020 Conecta Software

Dar a las personas software de análisis y esperar que sobresalgan en la ciencia de datos es como darles un estetoscopio y esperar que sobresalgan en medicina. Bob Hayes

Las estadísticas son números

Cabe recordar una cosa: las estadísticas son simplemente números. Y porque son números, parecen hechos. Mas aun, hechos naturales, intocables.

La forma en que elegimos interpretar los números depende de nosotros y una herramienta mental clave: el pensamiento crítico. Es hora de pensar en como pensamos.

No nos desviaremos demasiado ni al campo de la estadística, ni a la matemática, psicología o filosofía. Pero cuantos mas modelos mentales integremos, mejor podremos interpretar la información que tenemos delante.

Las estadísticas no son hechos. Son interpretaciones. No son fenómenos naturales completos. Son las personas las que eligen que datos recoger, como calcularlos, cual de los resultados compartirán y como los describirán.

Un ejemplo de relevancia y narrativa

Al consultar un gráfico, tenemos que preguntarnos si es relevante para la pregunta que queremos contestar.

El grafico de ventas acumuladas es una solución perfecta para mejorar la narrativa, cuando las ventas no son prometedoras. A diferencia de un gráfico, que representa las ventas por cuatrimestre, este siempre será creciente, ya que va acumulando las ventas. Si queremos saber si las ventas han mejorado, aumentando o disminuido, este grafico no nos dará información relevante.

 

 

10 Falacias lógicas

¿Qué es una falacia lógica?

Una falacia lógica es un fallo en el razonamiento. Las falacias lógicas son como trucos o ilusiones de nuestro pensamiento.

Aristóteles es el primer filósofo conocido en establecer una lista de falacias lógicas. Estas falacias son errores comunes cometidos al discutir y pensar. Ser consciente de estos errores es extremadamente útil para agudizar nuestra capacidad analítica.

Desarrollar la conciencia del pensamiento se conoce como metacognición y es un componente clave para el pensamiento crítico.

Cuando se trata de analizar datos o evaluar una conclusión a partir de los datos o modelos presentados, vale la pena tener en cuenta la fiabilidad de lo que se presenta.

Entre los errores más habituales están la calidad de los datos, problemas en el desarrollo del modelo y en la interpretación de los resultados.

 

1. La falacia de la evidencia incompleta

Es la selección de un clúster de datos para adaptarlo a nuestro argumento, o encontrar un patrón que se ajusta a una presunción.

Se utiliza demostrar un argumento, o usar el sesgo de confirmación y el razonamiento motivado en lugar del razonamiento deductivo en su análisis. Puede implicar la búsqueda de patrones, pero ignorando las contradicciones.

 

2. La falacia del jugador o falacia de Montecarlo

Creer que los sucesos pasados afectan a los futuros en lo relativo a actividades aleatorias, como en muchos juegos de azar, como los giros de la ruleta.

Entonces, aunque puede haber una pequeña posibilidad de que salgan caras 20 veces seguidas si lanzas una moneda, las posibilidades de que salgan caras en cada lanzamiento individual siguen siendo 50/50, y no se ven influenciadas por lo que sucedió antes.

Die falacia de la mano caliente es la falacia inversa del jugador. Pensamos que una cadena improbable de «suerte» seguirá vigente.

 

3. Blanco o negro o “El falso dilema”

La falsa dicotomía o asumir / establecer un estado binario cuando no hay ninguno.

Presentar dos estados alternativos como las únicas posibilidades, cuando en realidad existen más posibilidades.

También conocido como el falso dilema, esta táctica insidiosa tiene la apariencia de formar un argumento lógico, pero bajo un escrutinio más detallado se hace evidente que hay más posibilidades que la opción que se presenta. El pensamiento binario, en blanco y negro, no permite las diferentes variables, condiciones y contextos en los que existirían más que las dos posibilidades presentadas. Enmarca el argumento de manera engañosa y oscurece el debate racional y honesto.

 

4. La falacia de la autoridad

Si una autoridad piensa algo, debe ser cierto.

Es importante tener en cuenta que esta falacia no debe usarse para descartar las afirmaciones de los expertos o el consenso científico. Las apelaciones a la autoridad no son argumentos válidos, pero tampoco es razonable ignorar las afirmaciones de los expertos que tienen un conocimiento profundo demostrado a menos que uno tenga un nivel similar de comprensión y  acceso a evidencia empírica.

Sin embargo, es totalmente posible que la opinión de una persona o institución de autoridad sea errónea. Por lo tanto, la autoridad que posee dicha persona o institución no tiene ninguna relación intrínseca con respecto a si sus afirmaciones son verdaderas o no.

 

5. Subirse al Carro

Apelar a la popularidad o al hecho de que muchas personas hacen algo como un intento de validación.

El fallo en este argumento es que la popularidad de una idea no tiene absolutamente ninguna relación con su validez.

Si lo hiciera, entonces la Tierra se habría quedado plana durante la mayor parte de la historia para acomodar esta creencia popular.

 

6. Incredulidad personal

Tener dificultad de entender o no saber cómo funciona algo y concluir que probablemente no sea cierto.

Los temas complejos como la evolución biológica a través de la selección natural requieren cierta comprensión antes de poder hacer un juicio informado sobre el tema en cuestión; esta falacia generalmente se usa en lugar de esa comprensión.

 

7. El hombre de paja

El acto de tergiversar el argumento de alguien para que sea más fácil atacar.

Al exagerar, tergiversar o simplemente inventar por completo el argumento de alguien, es mucho más fácil presentar su propia posición como razonable, pero este tipo de deshonestidad sirve para socavar el debate racional honesto.

 

8. Ad hominem (del latín ‘contra el hombre)

Atacar el carácter o los rasgos personales de tu oponente en un intento de socavar su argumento.

Los ataques ad hominem pueden tomar la forma de atacar abiertamente a alguien o poner en duda de manera más sutil su carácter o atributos personales como una forma de desacreditar su argumento. El resultado de un ataque ad hominem puede ser socavar el caso de alguien sin tener que comprometerse con él.

9. La correlación y la causalidad

Presumir que una relación real o percibida entre las cosas significa que una es la causa de la otra.

La correlación no implica causalidad. Las similitudes entre dos estadísticas o tendencias no implican que una haya causado a la otra.

Muchas personas confunden la correlación (cosas que suceden juntas o en secuencia) con la causalidad (que una cosa realmente hace que ocurra la otra). A veces, la correlación es una coincidencia, o puede ser atribuible a una causa común.

 

10. La anécdota

El uso de una experiencia personal o un ejemplo aislado en lugar de un argumento sólido o evidencia convincente.

A menudo es mucho más fácil para las personas creer en el testimonio de alguien en lugar de comprender datos complejos y variaciones en un continuo. Las medidas científicas cuantitativas son casi siempre más precisas que las percepciones y experiencias personales, pero nuestra inclinación es creer lo que es tangible para nosotros y la palabra de alguien en quien confiamos sobre una realidad estadística más «abstracta».

 

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Projekt kofinanziert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung. Begünstigter: Conecta Software Soluciones SLU. Aktenzeichen: PI2019010001. Genehmigte Investition: 6.444,80 Startdatum: 17/10/2018. Abschluss: 16.10.2019. Ziel des vorliegenden Projekts ist die Entwicklung einer Konnektor-Software, die die Erstellung virtueller Kataloge automatisiert, so dass das Unternehmen in seinem Online-Shop Produkte mit einer umfassenden Beschreibung und mit Bildern anbieten kann, die die Benutzererfahrung reicher und vollständiger machen.

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