[09]Estadística descriptiva y probabilidad
Poner número a lo incierto: probabilidad, la forma de los datos, cuándo la media miente y por qué correlación no es causa.
Probabilidad: poner número a lo que no sabes seguro
Qué significa de verdad un 3%, por qué una moneda no tiene memoria, y la trampa que hace que una prueba «fiable al 99%» se equivoque casi siempre.
Distribuciones: qué forma tienen tus datos y por qué te importa
Normal, sesgada, bimodal, power law: el histograma es lo primero que miras, y la forma de los datos decide qué estadístico puedes usar sin mentir.
Media, mediana, moda: y cuándo cada una miente
La media no es el resumen. Cuándo usar cada medida de centralidad y por qué la media del CEO engaña a toda la oficina.
Dispersión: desviación, percentiles y el boxplot
La media dice dónde está el centro; la dispersión dice cuánto se fían de ese centro los datos reales. Rango, varianza, desviación típica, percentiles, IQR y el boxplot como resumen visual.
Tasas frente a recuentos: normalizar e indexar a base 100
Madrid vende más que Soria, pero convierte peor por visita. La diferencia entre absolutos y tasas, y cómo comparar cosas de distinto tamaño.
Muestreo: de quién hablas cuando dices «los clientes»
Población, marco y muestra; los cuatro métodos para sacar una; por qué 2,4 millones de respuestas dieron mal una elección y 50.000 la acertaron.
Tres sesgos que te van a engañar: supervivencia, selección, Simpson
Los tres errores de razonamiento que entregan conclusiones falsas con datos correctos. Cómo detectarlos antes de que tu stakeholder tome una decisión equivocada.
Correlación no es causalidad: el error más caro
Dos variables suben juntas. ¿Una causa la otra? Casi nunca. Cómo calcular correlación, detectar variables confusoras y no vender humo al stakeholder.