Clase 4 (Estadístico Z )

Clase 4 (Estadístico Z )

de MONSERRATTE ANAHI AVILES ANANGONO -
Número de respuestas: 1


A ver, si la estadística me dice que en las campanas de Gauss la probabilidad de un número exacto es cero, en verdad lo que importa es la probabilidad acumulada. Por eso el Estadístico Z es tan clave, porque estandariza cualquier dato en función de la desviación estándar para que podamos compararlo con otras cosas.

La cosa que no me cuadra es esta: Si para lograr un rango de 95.44% tendríamos que usar una medida Z de dos desviaciones estándar perfectas, y sin embargo, en la vida real siempre se usa una medida Z de  1.96 para llegar exactamente al 95 %.

¿No significa eso que la estadística, en el fondo, no está buscando la verdad matemática perfecta, sino que lo que hace es darnos una regla de juego común y práctica (como ese 95%) para que podamos ponernos de acuerdo y manejar el riesgo en nuestras decisiones, sabiendo que la certeza total no existe?


En respuesta a MONSERRATTE ANAHI AVILES ANANGONO

Re: Clase 4 (Estadístico Z )

de LUIS ADRIAN RODRíGUEZ LUCAS -
Efectivamente, en estadística no se trabaja con “la verdad perfecta”, sino con modelos que permiten tomar decisiones bajo incertidumbre. La diferencia entre usar 2 desviaciones estándar y el valor crítico más preciso de 1.96 para obtener un 95% no es un error matemático, sino una convención práctica. El valor 2 se usa como una aproximación pedagógica para entender la forma de la curva normal, mientras que 1.96 viene del cálculo exacto del área acumulada requerida para un nivel de confianza del 95%. Esto quiere decir que la estadística no pretende describir la realidad con exactitud perfecta, sino crear un marco común y coherente para poder interpretar datos, medir riesgos y tomar decisiones comparables. Usar el 95% de confianza o Z 1.96 funcionan como unos estándares que permiten que diferentes análisis hablen en la misma página, aun sabiendo que no hay una certeza total.