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Videoconferencia CSL 28/05/2026 - Contenido educativo

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Subido el 29 de mayo de 2026 por Elena A.

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Vale. Cuando usamos la tabla de valores críticos de lo de la TED Students, tengo dudas en dos cosas. Cuando usamos el nivel de significancia en dos polas, supuestamente el nivel de significancia es alfa entre dos, pero los ejercicios los estamos haciendo con alfa completo. 00:00:00
No es que sea alfa entre dos, es que… Estoy compartiendo, ¿verdad? 00:00:26
Sí. 00:00:36
Vale. Realmente… A ver, ¿dónde están las tablas que las tengo? Aquí. 00:00:37
Arriba, eso es. 00:00:49
Claro, o sea, realmente 00:00:50
Lo que quiero decir 00:00:52
Es que nuestro alfa hay una mitad aquí 00:00:54
Y la otra mitad aquí 00:00:57
Vale 00:00:58
En cambio, en el de una cola 00:01:00
El 100% está a este lado 00:01:02
Sí 00:01:04
Entonces tenemos que utilizar, claro, nosotros utilizamos en realidad alfa 00:01:05
Porque sería alfa medios por aquí 00:01:09
Y alfa medios por aquí 00:01:10
No tenemos que utilizar alfa medios 00:01:12
Vale, vale, vale 00:01:13
Pues esa duda ya resuelta 00:01:16
Porque claro, yo hacía los ejercicios con alfa medios y yo decía, aquí algo me está faltando. 00:01:19
No, lo que quiero decir, claro, igual es que la tabla esta es un poco ambigua. 00:01:25
Si te das cuenta, lo que quiero decir es que alfa es toda la zona que está sombreada en gris 00:01:29
y como tenemos la mitad por arriba y la mitad por abajo, si cogiésemos solo un trozo, sería alfa medios. 00:01:34
Pero en total, alfa medios más alfa medios da alfa. 00:01:41
Alfa. Vale. ¿Y cuándo usamos una cola y cuándo usamos dos colas? Sé que con los intervalos de confianza se usan dos colas. 00:01:44
Siempre dos colas con los intervalos de confianza. ¿Por qué? Porque nos da igual, tenemos nuestro valor y nos da igual, nos da igual, no. 00:01:52
Queremos saber lo que está un poquito por encima y lo que está un poquito por debajo. Eso es un poco la regla mnemotécnica, la regla a utilizar. 00:01:58
Daos cuenta que la diferencia entre una cola y dos colas de valores es irse uno a la derecha o uno a la izquierda. En dos colas este es el 0,05 y en cambio en una cola este es el 0,05. Eso es lo que cambia. 00:02:06
Nos va a cambiar sensiblemente nuestra T cuando la vayamos a comparar. 00:02:23
¿Cuándo utilizamos el nivel de significancia de una cola? 00:02:29
Cuando nosotros estamos haciendo un ejercicio en el que lo que queremos es comparar un... 00:02:33
Por ejemplo, si estamos hablando de medias, queremos saber si una de las dos medias es mayor que la otra. 00:02:39
Si estadísticamente podemos asumir, por ejemplo, que uno de los dos métodos nos da una media mayor que la otra. 00:02:45
Ahí utilizamos una cola o menor que la otra 00:02:53
Cuando solamente o mayor o menor 00:02:56
En cambio, cuando tenemos un ejercicio que lo que nos dice es 00:02:58
Si nuestras dos medias son iguales o son diferentes 00:03:01
No queremos saber si es mayor o menor 00:03:05
Queremos saber si simplemente no es igual 00:03:07
Ahí utilizamos dos colas 00:03:09
Si me da igual que sea mayor o más pequeña, dos colas 00:03:11
Si lo restrinjo por un lado 00:03:13
La explicación estadística va mucho más allá 00:03:16
pero bueno, yo tampoco 00:03:21
es una cosa mucho más 00:03:22
tiene su enjumbia 00:03:24
pero lo que en la aplicación práctica 00:03:26
que es lo que hacemos nosotros 00:03:29
cuando tenemos restringido 00:03:30
un valor a un máximo 00:03:32
mínimo por arriba o por abajo 00:03:35
utilizamos una cola y si nos da igual 00:03:37
si simplemente queremos decir si algo es igual 00:03:39
o es distinto, utilizamos dos colas 00:03:41
vale 00:03:43
y ya 00:03:44
una cosa que va ligada a esto, perdona 00:03:46
un caso medio especial que es cuando 00:03:48
utilizamos la tabla de la F de CISER, vosotros tendréis a tener la tabla de una cola. ¿Pero 00:03:50
por qué? Porque esta en la práctica es la que se utiliza, ¿vale? Entonces, aunque nosotros 00:03:56
estemos comparando si las precisiones son iguales o distintas, utilizamos esta tabla, 00:04:02
¿vale? Es el único caso en el que no distinguimos entre una cola y dos colas, por practicidad, 00:04:07
que si encontramos… Es que esta tabla es hasta difícil de encontrar la de dos colas, 00:04:13
pero por existir, existe. Si la tuviésemos, la podríamos usar. Si le hacemos la simplicidad 00:04:16
Porque al final es tan tan parecido que no hay prácticamente diferencia, ¿vale? Y además como no es simétrica, como la de Student, que se des cuenta como normal, ¿vale? Y lo otro que te he cortado, perdona. 00:04:20
vale, que lo único 00:04:36
que por mí 00:04:38
hacer algún ejercicio de plantear hipótesis 00:04:39
porque me lío bastante 00:04:42
para plantearlo 00:04:43
cuál es H0 y H1 00:04:46
y con los valores que nos dan 00:04:48
saber si rechazo 00:04:49
lo que significa mi rechazo 00:04:51
y lo que significa mi aceptación 00:04:53
no sé si me he explicado bien 00:04:56
vamos a ver ello 00:04:57
y lo hacemos así de primeras 00:04:59
y luego ya seguimos 00:05:01
va genial 00:05:02
¿Cómo planteamos las hipótesis? Nosotros siempre vamos a tener, cuando tenemos estos ejercicios de contraste de hipótesis, podemos tener distintos casos. 00:05:04
Podemos tener dos series de datos. Yo tengo mi serie de datos 1 en la que yo he tomado una serie de valores. 00:05:16
luego tengo mi serie de datos 00:05:29
en la que he tomado 00:05:32
otra serie de valores que pueden ser 00:05:34
el mismo número 00:05:36
n o un número distinto 00:05:37
¿vale? porque yo puedo tener 00:05:40
se me puede dar el caso de que yo 00:05:42
haya hecho, pues como los que 00:05:44
vinisteis por ejemplo a las prácticas 00:05:46
de laboratorio 00:05:47
la valoración manual la hicimos 3 veces 00:05:49
o sea que nuestro n sería 3 00:05:52
y la valoración automática 00:05:54
la hicimos 6 veces, por ejemplo 00:05:56
nos traen la teoría 6. Entonces, nosotros queremos comparar, por ejemplo, si la precisión 00:05:57
de los dos métodos es significativamente diferente. Siempre nuestra hipótesis nula 00:06:04
es la de que son iguales. Entonces, cuando nosotros comparamos precisión, lo que estamos 00:06:10
comparando es la varianza, decimos, ¿vale? Yo digo que S sub 1 es igual que S sub 2, S 00:06:19
cuadrado, perdón, la varianza. Esta es mi hipótesis nula, ¿vale? La nula siempre es 00:06:29
que sean iguales. La alternativa sería que las varianzas sean distintas, ¿vale? Y esto 00:06:32
Os pongo aquí el asterisco de que cuando utilizamos la tabla F no hacemos caso a lo de una o dos colas. 00:06:45
Entonces plantearíamos nuestras hipótesis, la hipótesis nula que las varianzas son iguales, 00:06:52
la hipótesis alternativa que las varianzas no son iguales. 00:06:59
Calculamos el estadístico que es igual en este caso a la varianza de uno entre la varianza del otro. 00:07:03
¿Cuál ponemos arriba? La mayor. 00:07:11
El número mayor, porque esta F tiene que ser mayor que 1. Entonces, esta es nuestra F calculada. Después nos vamos a ir a las tablas y vamos a buscar la F tabulada. 00:07:15
En este caso, nuestra tabla está establecida según los grados de libertad que tengamos en el numerador y en el denominador. 00:07:31
Entonces, ¿el numerador cuál hemos puesto? La que nos ha dado una variedad más grande, que puede ser cualquiera de las dos. La que hemos calculado, hemos hecho nuestra S cuadrada y nos ha dado un número mayor. Pues la ponemos arriba y buscamos en la tabla de la F, aquí, el número de grados de libertad N-1 del que hemos puesto arriba y aquí del que hemos puesto abajo. 00:07:46
Entonces, vamos a imaginarnos que arriba hemos puesto el de la valoración automática, porque nos ha dado una varianza mayor, imagínate, que eran 6 menos 1, 5. Y en el denominador hemos puesto el de la manual, porque era más pequeña, en un caso inventado que estamos teniendo, pues eran 3, 3 menos 1, 2. 00:08:10
Nos iríamos aquí y nuestro valor sería 19,30. Ya tenemos el F tabulado. Hemos calculado el calculado con los valores que tenemos y el tabulado lo vemos en la tabla. 00:08:30
Pues ahora, si nuestro F calculado es menor que el F tabulado, aceptamos la hipótesis nula. O sea, que las variantes son iguales. Si no, la alternativa. 00:08:42
Siempre en todos los ejercicios de significancia, nuestro valor, el que nosotros calculamos con nuestros datos, si es menor que el que está en las tablas, aceptamos la hipótesis nueva. 00:08:58
En el caso, por ejemplo, de la evaluación de resultados dudosos, cuando hacemos la Q de Dixon, en realidad es lo mismo. 00:09:10
Si nuestra Q calculada, la que nosotros calculamos, es más pequeña que la que está en las tablas, decimos que sí, que nuestro valor sí que es igual que el resto, sí que está dentro de la misma población. 00:09:23
Aceptamos el valor, aceptamos la hipótesis nula. 00:09:35
Vale. 00:09:41
Entonces, en este caso que hemos dicho, hemos planteado la hipótesis para ver si nuestras series de datos eran igual de precisas. 00:09:42
¿Vale? 00:09:53
El micrófono, ¿lo tienes abierto tú, Silvia? 00:09:53
Sí, la tengo yo, la tengo yo. Espera, que lo cierro. 00:09:57
Cierralo un segundo. Es que yo creo que... Ábrelo cuando quieras hablar, ¿vale? Sin problema. Pero creo que es que se escucha un poco de eco. 00:09:58
Entonces, bueno, cuando queráis me cortáis cualquiera de vosotros. 00:10:06
Entonces, hemos planteado estas hipótesis para ver si las precisiones son iguales o distintas. 00:10:09
Hemos hecho nuestra prueba F. 00:10:15
Ahora, imagínate que yo quiero saber si mis medias son, quiero plantear una hipótesis con las medias. 00:10:17
Pues tengo distintas maneras de hacerlo. 00:10:22
Mi hipótesis nula va a ser siempre que la media del primero es igual que la media del segundo. 00:10:24
Esta es mi hipótesis nula, que mi valoración manual me da el mismo resultado que la valoración automática. 00:10:33
Ahora, tengo una hipótesis alternativa, que es, no, mi media del primero es distinta que mi media del segundo. 00:10:39
Si yo planteo esta hipótesis, luego en mi tabla de la T de Student tengo que mirar en el de dos colas, porque es bilateral. 00:10:49
Yo te estoy diciendo que es o mayor o menor, es distinto, me da igual que sea mayor o menor, simplemente que es distinto. 00:10:59
¿Vale? Y esta sería, pues, una manera de plantearlo, con una hipótesis bilateral, te deciden de dos colas. 00:11:06
Ahora, otro caso que yo digo, vale, mi hipótesis nula es la misma, que la media del primero es igual que la media del segundo, 00:11:14
pero ahora mi hipótesis alternativa es que el primero, la media que me da el primer método es superior a la que me da el segundo método. 00:11:25
Yo aquí tengo que plantear mi hipótesis unilateral y miro en la tabla de la TED Student de una cola. 00:11:37
Entonces ahora haré mis cálculos para ver cómo calcular la TED, que si queréis repasar eso ahora lo vemos, 00:11:46
Y luego me iré a las tablas y diré, vale, si la T que yo he calculado es menor que la T de las tablas, acepto la hipótesis nula. 00:11:53
Y eso quiere decir que mis medias son iguales. 00:12:07
Ahora, si la T que yo he calculado es más grande que la T tabulada, rechazo la hipótesis nula. 00:12:11
Y en ese caso acepto la alternativa, que si yo me he planteado la hipótesis de una cola, será esta de aquí, 00:12:19
podré decir que la media del primero da superior, más grande que la media del segundo, 00:12:27
y si lo he planteado aquí, diré que la media del primero es distinta que la media del segundo. 00:12:32
Muchas, muchas veces, planteando la hipótesis de una cola o de dos colas, al final el resultado que nos da es, obtenemos lo mismo. 00:12:38
¿Por qué? Pues porque al final como la TED Student tampoco varía mucho, sobre todo cuando estamos ya en datos más grandes, no varía mucho de una fila a la otra, de una columna a la otra, pues muchas veces por casualidad me da el mismo resultado. 00:12:45
Pero sí que tenemos que saber eso, cómo plantearlas, que si es unilateral es que es mayor que o menor que, y entonces una cola, ¿vale? 00:13:04
Y que si es bilateral, dos colas, y es que es distinto. 00:13:14
Y aquí estamos asumiendo todo el rato, yo calculo los valores, me los invento, imaginaos que x sub 1 me da 3,7, x sub 2 me da 3,5. 00:13:18
Esta hipótesis tiene sentido, ¿no? Que yo diga, vale, la media del primero es mayor que la media del segundo. 00:13:30
No tendría sentido que yo dijese que la media del primero es menor que la media del segundo, ¿vale? 00:13:35
Porque veo, o sea, mis datos me están diciendo que este es mayor que este. 00:13:41
Pero ¿es mayor que este estadísticamente? 00:13:45
O se puede asumir que las pequeñas diferencias que hay hacen que sean iguales, ¿vale? 00:13:48
Lo digo por lo de plantear la hipótesis alternativa, que hay que plantearla con sentido, ¿vale? 00:13:52
Si esto fuese así, lo que tengo que plantear es que este es mayor que este como hipótesis alternativa, que mi hipótesis nula ha sido que ambos son iguales, que yo lo veo y veo que no son iguales, que no es el mismo número, que este es un 7 y este es un 5. 00:13:57
Pero lo que trata la estadística diferencial es de ver si esas diferencias pequeñas que hay se deben a variabilidades inherentes al sistema, a pequeños errores, o realmente es que mis datos estadísticamente no se pueden considerar iguales. 00:14:11
¿Vale? 00:14:31
¿Vuelvo al chat? 00:14:34
¿Aquí, Silvia? ¿Más o menos? 00:14:36
Sí, pero te voy a hacer 00:14:38
un caso 00:14:40
concreto, ¿vale? 00:14:42
Fue el ejercicio que hicimos de hipótesis, 00:14:43
que nos daban la concentración de plomo en una 00:14:45
muestra de agua, nos dieron ciertas 00:14:47
mediciones y nos decían que el valor de 00:14:49
referencia era 11,5, 00:14:51
¿vale? 00:14:54
Yo lo que me lío es, ¿se puede concluir 00:14:55
que el agua analizada esté del valor de referencia? 00:14:58
claro, mi hipótesis nula es que 00:15:00
las medias son iguales 00:15:03
y la 00:15:04
alternativa es que no son iguales 00:15:06
es en este tipo de ejercicios 00:15:09
en los que yo me lío 00:15:11
para decir, sí, si accede o no accede 00:15:12
o sea, entonces, si acepto o no acepto 00:15:15
vale, te digo, si yo por ejemplo 00:15:17
el valor de alcohol en sangre 00:15:19
máximo para permitir 00:15:21
es que no sé cuánto, es 0,5 00:15:22
no sé, es 0,5 00:15:24
y yo tengo 0,4 00:15:26
¿puedo conducir o no? 00:15:28
legalmente. Sí, ¿no? Sí. Pero si tengo 0,6. Claro, pero a mí, claro, sí, pero yo, vale, sí, ya, porque mi T calculada 00:15:30
es mayor al valor de referencia, vale, ya está. A lo que voy es que en el caso este, yo siempre, bueno, no sé, 00:15:44
a mí me sirve pensar en lo del control alcoholemia, por ejemplo. Tú dices, vale, yo no quiero saber si mi alcohol en sangre 00:15:51
es distinto de 0.5, yo quiero saber si es mayor de 0.5, porque si es menor es totalmente legal. 00:15:57
Entonces, ahí yo lo estoy restringiendo, o sea, yo tengo aquí el valor de referencia, 00:16:03
X referencia, y lo que quiero saber es si mi valor está por aquí, está por encima, 00:16:08
porque si está por debajo, todo bien, ¿no? 00:16:19
Entonces, siempre cuando te dicen lo de si supera o si no llega, 00:16:21
Estamos diciendo ahora que lo supere, pero también puede ser, por ejemplo, que el calcio mínimo considerado saludable en una dieta es no sé cuánto. Y tú quieres saber si te has quedado por debajo, por ejemplo. Tú lo estás siempre restringiendo a si es mayor que o menor que. Es lo mismo. Es lo mismo que hemos hecho con esto de aquí. 00:16:25
Vale, vale, vale. 00:16:48
Siempre que te digan, esto también truco, siempre que te digan si se supera un valor legal o si se llega a un valor legal, tú estás acotándolo a uno de los dos lados. 00:16:50
No te valen los dos, te vale solo uno. Entonces, siempre va a ser una cola. 00:16:59
Vale, vale, genial. Vale, ya está. 00:17:04
Porque justo te he empezado a decir que me he ido por las ramas, te he dicho, tenemos distintos tipos de ejercicios. 00:17:05
Uno es el de que tenemos dos series de datos, luego tenemos otro que es que tenemos una serie de datos que yo me he ido en el laboratorio y un valor de referencia, que es el que tú me acabas de decir, ¿vale? 00:17:10
que es el que tú me acabas de decir, que yo comparo, que sería este caso de aquí, en la hoja de fórmulas, este de aquí, ¿no? 00:17:24
Sí, sí, sí. 00:17:44
calcular la T de student y aquí tenemos nuestro valor de referencia, aquí tenemos la media de nuestra serie de datos, 00:17:45
la desviación de nuestra serie de datos y la N. Y es lo mismo, lo que tenemos que hacer es plantear la hipótesis unilateral. 00:17:54
Aquí es que no se me ocurre ningún caso en el que tuviese sentido plantear la bilateral. 00:18:00
No tiene sentido para la utilidad que tiene. Estadísticamente se podría hacer, ¿vale? 00:18:07
Y luego, importante, es que hemos hecho lo primero, no tenéis en la hoja de fórmulas, que eso, bueno, como vais a tener esta hoja tal cual en el examen, ¿vale? No tenéis la de la prueba F, que es la primera que se hace en estos ensayos, la de si mis varianzas son homogéneas o no. 00:18:15
acordas que es simplemente 00:18:33
varianza de uno entre varianza de otro 00:18:35
¿vale? 00:18:38
y luego en función de lo que me dé 00:18:39
ya calculo la T con esta fórmula 00:18:41
si mis varianzas son homogéneas 00:18:44
con esta fórmula 00:18:46
si mis varianzas no son homogéneas 00:18:47
y aquí tengo los grados de libertad 00:18:49
que es donde tengo que mirar 00:18:51
en mi tabla de la T de Steven 00:18:54
¿vale? entonces si yo por ejemplo he planteado 00:18:55
una hipótesis bilateral 00:18:58
aquí 00:19:00
y tenía siete valores en la primera y quince en la segunda, me lo invento, pues siete y quince son veintidós, menos dos, veinte. 00:19:01
Como he dicho que de dos colas me tendría que ir aquí al veinte y luego, bueno, pues la significancia no la he dicho, suele ser el noventa y cinco, ¿no? 00:19:13
Entonces esta de aquí, mi TED Student sería 2,09, la tabulada. 00:19:20
Si yo la que he calculado con esta fórmula de aquí es menor que 2,09, acepta la hipótesis nula y las medias puedo decir que son iguales. 00:19:29
En cambio, si esta teca que he calculado me sale mayor que este valor de aquí, rechaza la hipótesis nula y digo que las medias son diferentes. 00:19:42
Tenía también aquí en el chat… Por favor, grabarlo. Lo he puesto a grabar. A ver, en el examen nos pondrás qué tipo de ejercicio realizar. 00:20:00
Ahora, no expresamente, estoy leyendo la pregunta de Brenda, perdón, la leo en alto, que si en el examen pondré el tipo de ejercicio a realizar, o sea, no te voy a poner, este ejercicio es un ejercicio de calibración, pero tú lo vas a ver, ¿vale? Porque todos al final tienen más o menos el mismo enunciado. 00:20:10
y como teoría 00:20:27
tendremos que desarrollar conceptos 00:20:32
no vais a tener que hacer 00:20:33
un desarrollo largo 00:20:37
van a ser preguntas 00:20:38
tipo test 00:20:41
preguntas a lo mejor de verdadero o falso 00:20:42
preguntas de puede haber alguna 00:20:45
de rellenar huecos 00:20:47
este tipo de preguntas 00:20:48
y a lo mejor alguna que se conteste en una o dos líneas 00:20:49
imagínate una que se me viene a la cabeza 00:20:53
que no tiene por qué ser esa 00:20:55
Pero yo que sé, que digas, yo que sé, pues tres equipos de protección individual o de protección colectiva, algo así, ¿vale? 00:20:56
Pero no vais a tener que coger y ponéis a desarrollar la calidad es el concepto, ¿vale? Nada de eso. 00:21:03
La unidad 5 es la más importante y es la que más pesa en el examen, sí. 00:21:11
Acordaos que ya lo comenté, si habéis podido ver la clase anterior, que evaluamos por resultados de aprendizaje. 00:21:15
El resultado de aprendizaje 2 es el que más peso tiene en este módulo. Es el que se corresponde con la unidad 5, con los ejercicios. Es el que más peso tiene de nota y además muy probablemente por la casuística que tiene esto es en el que más tiempo vais a tardar en el examen. 00:21:26
Yo os voy a dar todo junto y os gestionáis el tiempo como queráis. Si alguien prefiere empezar con el tipo test porque prefiere quitárselo de encima y luego ya irse a los ejercicios bien, si alguien quiere empezar con la parte de los ejercicios y luego pasarla de seguridad y luego hacerla de calidad bien también, eso lo gestionáis como queráis vosotros porque lo vais a tener todo desde el principio. 00:21:46
Y vais a tener lo que os comenté, el examen dividido según los resultados de aprendizaje, porque luego en el caso de que suspendáis algún resultado de aprendizaje, que esperemos que no, pues luego en la extraordinaria tendréis que hacer ese resultado de aprendizaje. 00:22:11
Para tu pregunta está Brenda, que sé que no puedes hablar, entonces, bueno, espero haberlo resuelto, si no, escríbeme en el chat, ¿vale? 00:22:41
Y Sandra, sí, ahora voy a ello. Ejercicio de datos emparejados, que me avisó Sandra que el ejercicio que tenía subido al aula virtual y el ejercicio resuelto no lo entendía, 00:22:50
y no lo entendía con razón porque es que estaban mal los datos. 00:23:00
Era un ejercicio que planteé y luego me di cuenta que los datos quedaban muy, muy cerquita, 00:23:05
a ver cómo lo explico, que el valor que calculábamos para compararlo era muy cercano 00:23:14
y si unos utilizábamos unos decimales y otros otros, pues a lo mejor unos los rechazaban y otros los aceptaban. 00:23:21
Entonces, modifiqué los datos para que fuese más claro y a todos nos diese lo mismo, ¿vale? 00:23:28
Entonces, vamos a resolverlo porque los de datos emparejados son muy fáciles. 00:23:33
Lo más difícil de los datos emparejados es saber cuándo los tenemos que utilizar, en mi opinión, ¿vale? 00:23:37
Como norma, como regla, así un poco... me sale nemo técnica, como regla, así... 00:23:45
Para darnos cuenta, cuando nos enfrentamos a un ejercicio de datos emparejados 00:23:51
es cuando realmente mis datos, mis datos, estoy comparando cada una de mis muestras, 00:23:56
tiene identidad propia, ¿vale? 00:24:06
Por ejemplo, imaginaos que tengo aquí muestras cogidas en distintos ríos, muestras de agua 00:24:08
y he cogido una muestra en el río Manzanares, otra muestra, la número 2, la he cogido en el Tajo, otra en el Ebro, otra en el Duero, ¿vale? 00:24:18
Después, bueno, con estas muestras, a cada una de ellas le he medido el pH, por ejemplo, la conductividad. 00:24:30
Ahora, después, y me ha dado unos valores, para la de Madrid-Río me ha dado un valor, para la del otro río me ha dado otra, para la del otro me ha dado otra, he medido el pH, luego he añadido un compuesto que baja un poco el pH y he vuelto a medir después de añadirlo, este es antes de añadirlo y este es el pH después de añadirlo. 00:24:38
Y he tenido otros valores. Estos datos que yo voy a comparar, aunque tenga dos series de datos, pH antes y pH después, son datos que están emparejados. 00:25:08
¿Eso qué quiere decir? Que este dato lo voy a comparar con este dato. Este dato lo voy a comparar con este dato. 00:25:20
No tiene sentido que yo compare el pH antes en el río Manzanares con el pH después del tratamiento en el Duero, porque realmente no voy a obtener una información de calidad. 00:25:27
Ahora, un ejemplo también muy significativo, que lo pongo siempre, por eso he querido cambiar con el de los ríos, es el de análisis clínico. Pues eso, yo voy al hospital y yo, Elena, me miden la tensión o me sacan sangre, me dan un medicamento y me vuelven a sacar sangre. 00:25:41
y analizan el hierro antes y después. Después a cada uno de vosotros, a Sandra lo mismo, 00:26:01
le sacan sangre, le dan una pastilla de hierro y le vuelven a sacar sangre y miden la sangre 00:26:10
antes y después. A Ramiro lo mismo. A lo mejor mi hierro al principio era 12 y después 00:26:16
de mi pastilla de hierro son 12,7. A lo mejor el de Sandra era 9 y ahora son 9,3. 00:26:24
No tiene sentido que yo compare el valor de antes de Sandra con el mío de después, tendré que comparar este con este. ¿Cómo lo hago? Lo hago con esta fórmula de aquí que es muy sencilla. 00:26:31
Lo difícil es eso, saber cuándo me enfrento a un ejercicio de medias emparejadas. 00:26:47
¿Qué es eso? Cuando cada una de mis muestras tiene nombre y apellidos. 00:26:52
Entonces, ¿qué es lo que hago? Hago la diferencia media, que ¿cómo sería? 00:26:56
Cojo y digo, vale, el valor absoluto 12 menos 12,7, en mi caso 0,7. 00:27:05
9 menos 9 con 3, 0 con 3, aquí el siguiente, pues 10 y 10 con 5, por ejemplo, 0 con 5, ¿no? 00:27:12
Este menos este, en valor absoluto siempre la diferencia. 00:27:24
Ahora, una vez que tengo hechas estas diferencias, hago la media, 0,7 más 0,3 más 0,5 dividido entre 3, ¿vale? 00:27:28
O sea, sumo las diferencias y lo divido entre el número de diferencias que haya tenido, que va a ser el número de pares de datos que tenga, ¿vale? 00:27:37
Y después, ¿qué hago? Calculo la desviación, que la puedo calcular, pues, como siempre con la calculadora, ¿vale? 00:27:48
Aquí tenemos la fórmula, pero no hay necesidad, la puedo calcular metiendo estos datos de aquí en la calculadora y con esto calculo mi media y calculo mi desviación, ¿vale? 00:27:56
Mi desviación, perdón, esta es mi media de mis desviaciones y mi desviación que he puesto una vez, mi desviación típica, desviación estándar, como siempre, la de la calculadora. 00:28:16
ya tendría todo, tengo el valor absoluto de mi diferencia media, acordaos que el valor absoluto es siempre en positivo, 00:28:26
dividido entre la desviación de esos valores que acabo de calcular, a su vez dividido entre raíz de n, que es n, 00:28:35
el número de pares de valores que yo tengo, o sea, este es 1, 2 y 3, en este caso n sería igual a 3, ¿vale? 00:28:44
Porque tengo tres parejas de valores y ya lo tendría calculado. 00:28:54
Sabéis que como esto está aquí dividiendo en el denominador, sería lo mismo que ponerlo aquí multiplicando. 00:28:59
Lo hacéis como queráis. 00:29:05
Me va a dar una T y ya esa T la comparo con la T de las tablas. 00:29:07
¿Vale? Entonces vamos a hacer uno con datos reales para verlo bien, si queréis. 00:29:18
en el tipo test entra también teoría de la unidad 5 00:29:23
solo son los ejercicios, puede haber algo de teoría de la unidad 5 00:29:30
lo que me lleva, ahora hacemos el ejercicio 00:29:34
de datos emparejados, pero por ejemplo acordaos 00:29:36
había ciertas cosas de teoría de la unidad 5 que son importantes 00:29:41
que luego, bueno de teoría, que a lo mejor no tienen 00:29:45
una aplicación tan práctica en los ejercicios, pero por ejemplo 00:29:50
sí que tenemos que saber distinguir si os acordáis lo que son las variables discretas y continuas, cualitativas y cuantitativas. 00:29:52
Por ejemplo, una pregunta tipo test a lo mejor es, tú te sabes una, yo qué sé, pues tú te pregunto algo de los intervalos de confianza, 00:30:03
tú sabes perfectamente calcularlo, pues si es una pregunta tipo test que te dice, yo qué sé, pues ¿qué test de estudio me utilizas para calcular los intervalos de confianza? 00:30:13
y te pone la de una cola, la de dos colas, no se utiliza la T de student, 00:30:21
pues tú sabes que tienes que utilizar la de dos colas, ¿vale? 00:30:26
La T de los datos emparejados se mira en la de dos colas. 00:30:29
Bueno, un poco depende también de lo que nos estén diciendo. 00:30:33
Vamos a ir al ejercicio concreto, porque si nos dicen que si los resultados... 00:30:37
No, se puede plantear también de una cola. 00:30:45
Date cuenta, vamos a ver en lo del análisis de sangre. 00:30:49
¿Qué hemos puesto este del hierro? Si yo te digo, vale, mi hipótesis nula es que la pastilla no hace efecto, es que la media, el valor x sub a, no hace falta que sea media, perdón, es igual que x sub b. 00:30:51
O sea, que antes y después el valor es realmente el mismo estadísticamente, ¿vale? 00:31:17
Mi hipótesis alternativa es que el valor inicial es más bajo que el valor final, ¿no? 00:31:22
Eso significaría que mi pastilla está funcionando. 00:31:31
Se podría plantear también, aquí sería lo más correcto, pero bueno, si cayese algo de este estilo, 00:31:36
yo dejaría muy claro cómo hay que plantear la hipótesis, ¿vale? 00:31:41
Porque aquí es mucho más complicado. 00:31:44
que en el caso de comparar dos series de datos no emparejados, ¿vale? 00:31:47
Pero imagínate que el enunciado fuese, di si la pastilla baja o sube el hierro en sangre. 00:31:51
Si te dice si lo sube, tienes que plantear la hipótesis alternativa como que el final es mayor que el inicial. 00:31:58
Si te dijese, di si la pastilla varía el hierro en sangre, pues ya ahí sí que podrías plantear, vale, 00:32:06
La alternativa es que realmente la de después y la de antes no son iguales, ¿vale? 00:32:16
Pero reitero que si cayese algo así de datos emparejados con hipótesis dejaría muy claro si es unilateral o bilateral, ¿vale? 00:32:25
Porque sé que es más complicado. 00:32:35
Entonces, por ejemplo, vamos a inventarnos uno como este, ¿vale? Si queréis. 00:32:38
Yo voy al hospital y me sacan sangre antes de un tratamiento, ¿vale? Antes del tratamiento. 00:32:50
Y mi valor inicial es 12,3 y después del tratamiento mi valor es 12,7. 00:32:59
que es lo que hemos visto, ¿no? 00:33:16
Y el siguiente, 11 con... 00:33:17
Ay, perdonad, que estoy en mi Excel con puntos. 00:33:19
11 con 1, 11 con 2. 00:33:27
12 con 2, 12 con 9. 00:33:33
9 con 8, 9 con 9. 00:33:38
10 con 1, 10 con 6, ¿vale? Por ejemplo. 00:33:46
Entonces, ¿qué tenemos aquí? 00:33:53
Tenemos una serie de muestras, vamos a numerarlas, 00:33:55
podemos llamar la 1, la 2, la 3, la 4 y la 5, ¿vale? 00:33:59
Y yo lo que quiero demostrar con mi tratamiento es que realmente aumenta el nivel de hierro en sangre, por ejemplo. 00:34:03
Vale, pues yo puedo, lo primero, plantear las hipótesis y lo que hemos dicho, mi hipótesis nula es que después del tratamiento no hay un cambio significativo, ¿vale? 00:34:10
O sea que antes del tratamiento y después del tratamiento tengo el mismo valor, que yo lo veo, repito esto con lo de los ensayos estadísticos, yo veo que no es exactamente el mismo número. 00:34:28
A lo que voy es si estadísticamente hay diferencia, ¿vale? 00:34:49
Porque puede ser eso, pues que hay una pequeña variación, por lo que sea, 00:34:53
pero que realmente no es que mi tratamiento esté funcionando. 00:34:56
Entonces, esto es antes y esto es después. 00:34:59
Mi hipótesis nula, que la pastilla no sirve, que antes es igual que después. 00:35:01
Ahora, yo quiero demostrar que mi pastilla sube el nivel de hierro en sangre. 00:35:04
Entonces, ¿cómo sería mi hipótesis alternativa? 00:35:09
que yo digo, vale, pues el valor inicial es más bajo que el final porque mi pastilla sube el nivel de hierro en sangre, ¿vale? 00:35:11
Entonces, las hipótesis ya las tengo planteadas, ahora tendré que calcular mi T calculada 00:35:25
y me tendré que ir a las tablas a comparar con la T tabulada, ¿vale? 00:35:31
Entonces, lo primero que hago es calcular la diferencia, que es restar, ¿no? 00:35:37
Digo, vale, pues esta menos esta, ¿no? 12,7 menos 12,3. 00:35:51
Lo podría hacer al revés, podría hacer 12,3 menos 12,7 y entonces me daría menos 0,4. 00:36:00
Pero como luego lo pongo en valor absoluto, me da igual cómo hacerlo, ¿vale? 00:36:06
11,2 menos 11,1. 00:36:12
12,9 menos 12,2. 00:36:15
9,9 menos 9,8. 00:36:20
Y 10,6 menos 10,1. 00:36:25
Vale, aquí tengo la diferencia de cada uno de estos pares de valores. 00:36:30
tengo 5 datos, mi n es igual a 5 porque tengo 5 parejas de valores y por lo tanto 5 diferencias he calculado 00:36:33
y ahora calculo la media de estas diferencias, que sería sumar todas y dividirlas entre 5 00:36:44
o meterlas en la calculadora, estos datos, como cuando meto los de cualquier serie de valores y calcular la media. 00:36:51
Yo lo voy a hacer aquí con la hoja de cálculo, ¿vale? Para hacerlo, y digo, vale, la media, 0,36, esto es la media, y la desviación típica o desviación estándar, que acordaos que son sinónimos, desviación típica. 00:36:59
científica, la voy a calcular también con el Excel en vez de con la calculadora y me 00:37:21
da que es 0,2607, ¿vale? Me da esto de aquí, media y desviación científica. Pues ahora 00:37:29
me voy a calcular la T, que si acordáis la T calculada, tenemos aquí nuestra fórmula 00:37:38
vamos a pegar para tenerla bien a la vista, donde estaba yo, aquí, aquí, vale, pues 00:37:51
como calculo mi T 00:38:14
la media de mis diferencias 00:38:15
que la he calculado 00:38:27
y me daba 00:38:28
0,36 00:38:30
Es igual a 0,36 dividido entre la desviación, que la vamos a redondear a 0,26. 00:38:31
¿Vale? 0,26 y dividido esto a su vez por raíz de n, que n eran los 5 pares de valores por raíz de 5. 00:39:01
Y esto nos da pues 0,36, esto dividido entre esto y lo multiplicamos por raíz de 5, esto con la calculadora todo y nos da 3,087. 00:39:16
Tenemos que nuestra T calculada es 3,087. 00:39:37
Vale, yo quiero hacer esta comparación de si mi pastilla sube de verdad el hierro con una fiabilidad al 95%. 00:39:44
¿Qué tengo que mirar ahora? 00:39:57
Tengo que mirar la tabla de la TED Student, ¿no? 00:39:59
Para buscar la tabulada, la tengo que buscar al 95%, la tengo que buscar de una cola, ¿no? 00:40:01
¿Por qué? Mi hipoteca alternativa es unilateral, o sea, alfa, 0,05, una cola. 00:40:08
¿Y cuántos son mis grados de libertad? Tengo 5 pares de valores, n es igual a 5, n-1 es igual a 4. 00:40:19
Pues me voy a mi tabla de la T de Steven y digo, vale, me voy, dos colas no, quiero una cola, pues voy aquí abajo, 0,05, esta columna de aquí y me tengo que ir a M es igual a 4, me he dicho, ¿no? 00:40:28
Esta de aquí, 2,13. Mi T tabulada es 2,13. 00:40:46
Entonces, T calculada es igual a 2,3. 00:41:03
¿Mi T calculada es menor que mi T tabulada? 00:41:14
No, rechazo la hipótesis nula. 00:41:19
La rechazo, porque la que yo he calculado es mayor. 00:41:23
¿Eso qué quiere decir? 00:41:27
Que acepto la alternativa. 00:41:28
que realmente sí que puedo decir que estadísticamente mis datos finales son mayores que mis datos iniciales. 00:41:30
El cuestionario de la unidad 3 es hasta el 30 de mayo. 00:41:45
Los cuestionarios los dejo abiertos todos hasta antes del examen. 00:41:55
Lo que tiene fecha de entrega son las tareas. 00:42:00
pero los cuestionarios por petición popular os los dejé hasta el final para que los podáis mirar. 00:42:04
¿Se podría ver el caso de que fuera a mirar la tele de dos colas? 00:42:15
Bueno, se podría plantear así, tú quieres decir, imagínate el mismo ejercicio que hemos hecho, 00:42:18
pero nuestro enunciado nos dice que sí, se puede asumir que es distinto el hierro antes del tratamiento y después. 00:42:24
Te pregunta que si es distinto. En ese caso, tú harías exactamente lo mismo, que eso es lo importante, 00:42:38
que el tratamiento del ejercicio es exactamente igual. 00:42:45
Pero tú ahora, en vez de mirar aquí, mirarías aquí, en la de dos colas, porque te da igual que sea mayor o menor, simplemente que sea distinto. 00:42:47
¿Qué pasa? Que lo que os he dicho antes, que 2,78 sigue siendo más pequeño que 3,087. 00:42:58
Por lo tanto, nos da el mismo resultado, que sí que aceptamos la hipotesis alternativa. 00:43:08
Por poder sí que podría ser, solo que estadísticamente sí que se podría plantear así. 00:43:12
Pero sí que es verdad que no tiene muchas veces sentido, si yo por ejemplo estoy haciendo un estudio clínico 00:43:18
y lo que quiero es saber si realmente sube el hierro en sangre o baja el azúcar en sangre, etc., 00:43:24
no tiene sentido que haga una hipótesis bilateral, lo que tiene sentido es que lo haga unilateral. 00:43:35
porque lo estoy limitando a un lado 00:43:39
básicamente 00:43:42
y es más restrictivo 00:43:43
porque realmente 00:43:45
es más difícil 00:43:46
que mi valor 00:43:51
sea más pequeño que esto 00:43:52
a que sea más pequeño que esto 00:43:54
¿vale? 00:43:57
de eso se trata, que al final es 00:43:58
el mismo tratamiento 00:43:59
se hace el ejercicio de la misma manera 00:44:01
pero el de dos colas, como el valor es un poquito más alto 00:44:03
es más fácil 00:44:06
rechazar la hipótesis nula 00:44:07
¿vale? perdón, aceptar la hipótesis nula 00:44:11
¿vale? 00:44:14
porque 00:44:18
como mi t 00:44:18
calculado tiene que ser más pequeño 00:44:19
que el tabulado, si el tabulado es más grande 00:44:23
pues es más fácil que yo acepte esa hipótesis 00:44:25
¿vale? 00:44:27
simplemente eso, o sea, es una cuestión de 00:44:29
que varían un poco 00:44:31
los decimales 00:44:33
Y a ver, de aquí yo creo que he contestado todo. 00:44:34
¿Más dudas de algo? Que nos queda un poquillo de tiempo. 00:44:48
De aquí al examen me podéis escribir, si os surgen cosas de última hora, me escribís al correo a la aula virtual y yo os contesto rápido. 00:44:53
Pero vamos, básicamente tener en mente eso, que al final estos ejercicios asustan, bueno, asustan. 00:45:05
Se ven un poco farragosos porque son fórmulas muy largas, con mucho número, 00:45:15
pero luego si lo tenéis claro y lo razonas son todos iguales. 00:45:18
Los de la distribución normal también son todos iguales. 00:45:23
Tengo que tener en cuenta que eso lo quería hacer y no lo he hecho. 00:45:26
Me había gustado un repaso. 00:45:31
Lera, disculpa 00:45:35
sabes el ejercicio 00:45:45
de la práctica 00:45:48
¿te acuerdas que había uno donde se planteaban 00:45:50
las dos medidas 00:45:52
la del manual 00:45:54
la de la valoración manual 00:45:56
y la valoración con el aparato 00:45:57
no sé cuánto, Toledo 00:45:59
Sí, es que a mí ese se me dio muy raro 00:46:01
porque la primera desviación estándar me dio muy baja 00:46:06
y luego la segunda porque me dio muy alta 00:46:10
y luego cuando hice la comparación para la tabla F 00:46:13
me dio 223,4 la F calculada 00:46:16
Sí, tres y luego cuatro 00:46:20
tres el manual y cuatro la... 00:46:37
En el manual tenías uno de los datos que era muy discrepante con el resto. Por ejemplo, es que creo que era el tuyo, no quiero abrirlo. ¿Cuál es el que tenías? Yo qué sé. 00:46:40
Sí, era 4208, 4269 y 4209. 00:46:54
4208. 00:47:10
Luego 4269 y 4209. 00:47:12
De lo que fuera. 00:47:17
¿O era así, no? ¿O era ya el cálculo final de las masas? 00:47:29
Ese era el porcentaje de ácido sálico. 00:47:34
Ah, el porcentaje, vale, vale. 00:47:36
Sí. 00:47:40
Vale, ¿y en la automática? 00:47:41
En la automática tenía 46,55, 58,95, bueno, ahí ya se va un poco. 00:47:44
Esto es lo que hay, ¿y 5,5 y? 00:47:52
51,84 y 50,04. 00:47:57
Estoy casi segura 00:48:00
Mira la corrección del ejercicio 00:48:04
Porque estoy casi segura de que te lo puse 00:48:07
Aquí lo que nos pasa 00:48:08
Es que no lo he mirado, no lo he encontrado 00:48:10
¿Dónde está? 00:48:12
En el ejercicio 00:48:15
Que subisteis 00:48:16
Tenéis una calificación 00:48:18
Y luego unos comentarios 00:48:20
A los que os he puesto 00:48:22
Lo tenéis todo lo que fuera 00:48:25
Pero creo que fue en tu caso concreto 00:48:26
Algún compañero, pues sería tu compañero 00:48:28
sino que lo hicisteis igual, que aquí en este caso lo que nos pasa es que realmente lo primero que tenemos que hacer antes de comparar el manual y el automático 00:48:31
es ver si nuestros datos entre ellos tienen sentido. En el manual vemos 42,08, 42,69, 42,09, hago mi media y hago mi desviación y son unos valores que están muy cercanos entre ellos. 00:48:40
Aquí lo que pasa es que como este dato se aleja tanto, o sea, entre este dato y este dato hay 12 unidades de diferencia. Es una bestialidad. 00:48:55
Entonces, lo que tendríamos que haber hecho es, lo primero, podríamos haberlo hecho a lo bruto y decir, vale, este dato no me vale, lo elimino y voy a hacer una medida más o simplemente me quedo con estos tres. 00:49:04
O lo podríamos haber hecho bonito y haber calculado, por ejemplo, según el criterio de la Q de Dixon, si este dato es anómalo o no. Y nos hubiese salido seguro que es anómalo, porque es el que del que dudamos menos el más cercano y dividido entre el rango. 00:49:19
nos hubiese dado una Q que seguro que hubiese sido más grande que la Q tabulada 00:49:38
entonces hubiésemos eliminado este dato y ya al hacer la media y la desviación 00:49:43
hubiésemos tenido una desviación mucho más pequeña y al hacer la F 00:49:49
que es la varianza de uno entre la varianza del otro, esta varianza ya no hubiese sido tan tan grande 00:49:56
porque la varianza lo que nos dice es los dispersos que están los datos 00:50:02
Estos datos están muy, muy dispersos porque este dato de aquí es un dato anómalo, ¿vale? Entonces, tu F te dio tan, tan grande, si me acuerdo de ver un guión de prácticas con 300 y pico, una burrada de una F. 00:50:05
Entonces, no pasa nada, pero lo único que podríamos haber hecho el análisis de decir, vale, es que este dato a lo mejor no lo tengo que utilizar. 00:50:19
¿Por qué te doy una F tan grande? Pues porque la S cuadrado de aquí es muy pequeña porque hay muy poca variabilidad, será de 0, lo que sea, 0, lo que sea y esta de aquí probablemente sea de 1 o 2 unidades. 00:50:27
Entonces, si divides entre 0, algo es como multiplicar por 10, te da una f de 30, a lo mejor, ¿vale? 00:50:49
Entonces, sí o sí, tu f calculada, cuando te vayas a las tablas, va a ser más grande que la f tabulada. 00:50:56
Entonces, tú rechazas la hipótesis nula y dices que tus dos series de datos no son igual de precisas, ¿vale? 00:51:08
Porque esta es mucho más precisa que esta. 00:51:14
¿Qué pasa? Que si lo hubiésemos eliminado este valor, pues a lo mejor, aunque esta S es más grande que esta, haciendo nuestros cálculos estadísticos, sí que nos podría salir que estadísticamente son similares. 00:51:16
Vale, de acuerdo. 00:51:30
Entre ellas tiene coherencia y nuestra serie de datos 2 entre ellas tiene coherencia. 00:51:47
Pues eso, voy a comparar pHs de una muestra y pHs de otra. 00:51:52
Esto es agua residual de un lado y esto es agua residual de otro. 00:51:59
Y esta es 3,5, 3,4, 3,3, 5,2, 3,1. 00:52:02
Y esta es 4,0, 4,1, 4,2 y 4,0 otra vez. 00:52:13
Yo, antes de ponerme a comparar esta media con esta media, igual tengo que echar un ojo y decir, vale, de estos datos de aquí, 00:52:22
de estos datos de aquí, ¿hay alguno discrepante? Digo, hombre, pues este 5,2 suena raro, ¿no? 00:52:31
pues venga, voy a hacer un cálculo de la Q de Dixon, que también os digo que si pasa esto en el examen, 00:52:39
o sea que yo os especifico si tenéis que hacer el test, que no tenéis que pensar, 00:52:44
o que decir vosotros antes de hacer la comparación entre dos series de datos, 00:52:49
si entre esas series de datos los datos están bien. 00:52:58
Si lo tenéis que hacer, yo os lo especifico, de primero evalúa si hay algún dato anómalo 00:53:01
Y luego compara la media de las dos series de datos. 00:53:06
Pero aquí en este caso yo diría, vale, 5,2 menos 3,5, dividido entre 5,2 menos 3,1. 00:53:09
3,1, que esto me da, pues 5,2 menos 3,5. 00:53:22
menos 3,5 00:53:28
dividido entre 00:53:32
5,2 00:53:34
menos 3,1 00:53:36
esto me da 00:53:38
0,809 00:53:43
¿vale? he calculado mi Q 00:53:45
de Dixon 00:53:48
0,809 00:53:50
he dicho ¿no? 00:53:52
0,81 00:53:53
venga 00:53:55
Me voy a mi tabla de la Q de Dixon, al 95% y para 5 datos, que son los que tengo, creo que puesto 5, 1, 2, 3, 4, 5, 6. 00:53:56
Mi Q es 0,710. Mi Q calculada es 0,710. ¿Qué quiere decir esto? 00:54:17
Como mi Q calculada es más grande que la de las tablas, este valor no lo puedo utilizar. Este valor lo rechazo. 00:54:32
entonces ahora compararé esta serie de datos con esta serie de datos 00:54:43
pero este valor ya no existe 00:54:50
ahora mismo tengo cuatro datos aquí y cuatro datos aquí 00:54:51
porque este que tenía originalmente ya no lo tengo 00:54:54
entonces en el caso de tu valoración 00:54:56
que había un dato muy discrepante 00:55:01
pues tendríamos que haber a lo mejor hecho este ejercicio previo 00:55:03
haber eliminado ese dato 00:55:07
y entonces nos hubiese dado una desviación 00:55:08
y por lo tanto una varianza mucho más pequeña 00:55:11
Sí, ahí estaba la clave 00:55:13
Es que no me di cuenta 00:55:16
Bueno, pues ya para la siguiente 00:55:18
Ya en el examen 00:55:21
Te vuelve a pasar, claro, para el examen 00:55:23
Si nos tienes que comparar 00:55:25
Medias entre dos métodos 00:55:31
Si no compras las medias, te das la condición primero 00:55:32
Vale, justo lo que acabo de decir 00:55:34
Os lo diría expresamente 00:55:36
Puede pasar, es un ejercicio perfectamente 00:55:38
Que yo os diga, tienes esta serie de datos 00:55:41
de una valoración manual y esta de una valoración automática. Evalúa si en la valoración 00:55:43
manual hay algún dato discrepante o evalúa si en la valoración automática hay un dato 00:55:49
discrepante o evalúa si en alguna de las dos hay un dato discrepante. Y ahí lo harías 00:55:54
por separado. O sea, tú si te digo valoración manual y valoración automática y tienes 00:55:59
aquí tus datos. Y te digo, ¿hay algún dato discrepante? Tú miras si hay algún dato discrepante 00:56:10
aquí y miras si hay algún dato discrepante aquí. Por ahora, mientras estemos viendo 00:56:20
solo si hay datos discrepantes, entre ellas no se mezclan. Y luego ya, una vez que las 00:56:26
has analizado, que dices, no, todos los datos están bien. O sí, tengo que eliminar este 00:56:31
Luego ya calculas la media de uno, la media del otro, la desviación de uno, la desviación del otro, 00:56:36
la varianza de uno, la varianza del otro y ya te pones a hacer ensayos estadísticos, ¿vale? 00:56:59
Pero lo que digo, si os doy un ejercicio así de base de comparar estas dos series de datos, no tenéis que hacer lo de evaluar la Q de Dixon en cada uno de ellos, a no ser que esté especificado porque puede ser un apartado del ejercicio. 00:57:04
¿Vale? ¿Alguna duda más? ¿Qué queráis? Si no, eso, cuando repaséis y tal, lo que surja me lo mandáis. 00:57:19
¿Te puedo preguntar algo muy rápido? 00:57:39
Sí, claro. 00:57:42
Es que yo en este mismo ejercicio seguí, bueno, y lo miraré en las correcciones, 00:57:43
pero claro, como me lié tanto con los resultados, ¿sabes qué me puse a buscar? 00:57:47
Que si las, que si las, si eran, ¿cómo se llama? 00:57:51
Ay, Dios. 00:57:58
Las frecuencias homogéneas. 00:58:00
Las varianzas homogéneas. 00:58:05
Bueno, pareces homogéneas, claro, porque dije, no era homogénea esta, porque esto, como se ha vuelto un lío, esto tiene truco, dije yo, no sé, claro, el problema estaba en el origen. 00:58:07
Pero tú, mira, a ti, por ejemplo, como te salió en tu, ¿cómo lo hiciste? Luego lo hiciste bien, el desarrollo, o sea, si en realidad tenías que haber eliminado ese valor, pero luego todo lo demás de la práctica lo hiciste bien porque utilizaste lo que tenías que usar. 00:58:18
Otros compañeros tuyos, como tenían datos más homogéneos, su prueba S les dio que las varianzas sí que eran homogéneas. 00:58:34
Entonces ellos calcularon la T de Steven con esta fórmula, buscaron en la tabla con estos grados de libertad y dieron el resultado acorde a lo que les había salido. 00:58:41
Y tú, estoy casi segura, que tú dijiste, vale, es que mis varianzas no son homogéneas y tú calculaste la T de Steven con esta fórmula y los grados de libertad con esta. 00:58:50
y lo comparaste, o sea, que lo que hiciste estaba bien, el razonamiento estaba todo bien, 00:58:59
lo único que no teníamos datos de calidad en el laboratorio y tendríamos que haberlos afinado 00:59:04
y haber eliminado ese dato que nos hacía que nuestros resultados no tuviesen la precisión suficiente. 00:59:09
Cuando tenemos un dato que nos discrepa mucho, lo suyo es evaluarlo para eliminarlo, 00:59:19
Igual que esto en el caso de que tengamos una serie de datos, ¿vale? La valoración automática, pues tenemos una serie de datos y uno discrepa. Si tenemos una correlación de datos, también se nos dan esos casos a veces, ¿no? Imaginaos que esto está recto. 00:59:26
Tengo este dato aquí, este dato es X, esto es Y. 00:59:40
Y yo hago una recta de regresión y tengo este dato, este dato, y de repente tengo este dato aquí y este dato aquí. 00:59:48
Y yo mi línea recta que atraviesa todos estos datos sería algo así porque tengo este. 00:59:56
Entonces, si yo calculo mi R cuadrado con este dato incluido, me va a dar una R cuadrado baja. 01:00:05
Si yo este dato lo elimino, porque parece que es un dato incorrecto, que no he tomado bien, que ha habido algún tipo de fallo, 01:00:11
este R cuadrado va a aumentar y mi recta de calibrado va a pasar, a ver si lo tengo de otro color, va a atravesar, digamos, mucho más cerca de todos los puntos que tengo, ¿no? 01:00:21
O sea, mi recta ahora sería algo más así, algo más así, imaginaos que esto está recto, ¿vale? 01:00:38
Entonces, igual que cuando tenemos un punto discrepante en nuestra recta de calibrado, lo evaluamos y lo solemos evaluar y lo eliminamos, 01:00:46
cuando tenemos en una serie de datos, que no es una correlación, que es una serie de datos, un punto discrepante, pues también lo evaluamos para ver si lo tenemos que eliminar, ¿vale? 01:00:56
Que podría pasar, según el criterio que utilicemos, imagínate que tú tienes un dato, que tú lo ves a ojo y dices, ostras, esto es muy distinto a los demás, 01:01:06
pero luego tú haces el análisis estadístico y te dice que no, que está bien, pues tú te lo quedas, si lo vas a hacer por estadística te quedas ese dato, pero vamos, el del caso en concreto que has dicho tú del informe de laboratorio, ese con cualquier tipo de test que hubiésemos hecho nos hubiese salido que lo rechazásemos seguro porque era muy distinto del resto. 01:01:15
Materias:
Química
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  • Formación Profesional
    • Ciclo formativo de grado superior
      • Segundo Curso
Subido por:
Elena A.
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Fecha:
29 de mayo de 2026 - 8:56
Visibilidad:
Clave
Centro:
IES LOPE DE VEGA
Duración:
1h′ 01′ 37″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1280x720 píxeles
Tamaño:
199.13 MBytes

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