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La estadística y los datos están hasta en la cocina. Para que puedas replicar la receta de tu platillo favorito y te quede delicioso, aunque no sepas cocinar, deberás seguir las instrucciones de la receta al pie de la letra. En estadística, cuando analizamos una muestra de datos, es fundamental que tengamos claros los conceptos de nivel de confianza (Z), margen de error (E) y nivel de variabilidad (p y q). En este post, te los explico con ejemplos de cocina para que sea sencillo y delicioso entenderlos.
Cocinando estadística: suficiente de Z, una pizca de E, p/q al gusto.
Nivel de confianza (Z): Probar la sopa antes de servirla.
¿Recuerdas cuando tu mamá o tu abuelita cocinaban para ti en un día especial? Ella sabía que era un día importante para ti y quería asegurarse de que tu sopa estuviera bien sazonada y, probaba cucharadas (muestra), en lugar de probar toda la sopa (censo).
Aquí entra el nivel de confianza. Si usas una cuchara grande y mezclas bien la sopa que te gusta tanto, podrás tener bastante seguridad de que la probadita de esa cuchara representa el sabor de toda la sopa. El nivel de confianza (Z) te indica cuánta seguridad puedes tener de que tu muestra refleja la realidad de toda la sopa en la olla. Por lo general, un nivel de confianza del 95% o 99% significa que tienes una alta certeza de que la cucharada que probaste refleja el sabor general de la sopa.
Y tienes que probar una cucharada, si solo probaras una gota de la sopa (muestra muy pequeña), podrías equivocarte al evaluar su sabor. Pero, si tomas una buena cucharada representativa, tendrás mayor seguridad de su sabor.
Por cierto, tengo un video de muestreo en mi canal de youtube, puedes verlo aquí:
Margen de error (E): decorando un pastel con chispas de chocolate.
Por supuesto, en un día especial no puede faltar un pastel, y también prepararás el de la receta familiar de la abuela, porque tiene el secreto es que cada rebanada tenga exactamente la misma cantidad de chispas.
Tendrías que contar cada chispa y colocarla manualmente en cada rebanada, algo tedioso y poco práctico. Aquí viene la estadística a salvarte y a explicar el secreto del pastel de chocolate de la abuela: el margen de error (E) representa la pequeña variación que estás dispuesto a aceptar. Si permites que algunas rebanadas tengan una chispa más o menos, terminarás rápidamente el pastel sin afectar su sabor.
Nivel de variabilidad (p y q): preparando galletas de diferentes sabores.
Y en todo día especial, siempre hay recuerditos, así que vas a preparar una bandeja de galletas decoradas con dos figuritas: una circular y otra cuadrada. Lo que tu quieres es que la bandeja refleje las preferencias de tus invitados:
Si la mitad de tus invitados prefiere las galletas circulares y la otra mitad las cuadradas (p= 0.5 y q=0.5), tienes una máxima variabilidad. Esto significa que para asegurarte de que la bandeja refleje los gustos generales, deberás preguntarle a más invitados (muestra más grande) la figura que prefiere en las galletas.
Pero si el 90% de tus invitados prefiere las galletas circulares (p=0.9) y el 10% restante prefiere las cuadradas (q=0.1), esto significa que tu variabilidad es menor y podrías usar una muestra más pequeña para obtener resultados confiables.
Si solo preguntas a tres personas cuál figura de galleta prefieren, podrías obtener una respuesta sesgada. Pero si le preguntas a 100 de tus invitados, tendrás una idea mucho más precisa de las preferencias generales.
Comprender conceptos de estadística puede ser tan sencillo como cocinar. El nivel de confianza (Z) es como probar la sopa para asegurarte de que esté bien sazonada, el margen de error (E) es como aceptar pequeñas variaciones en las chispas de chocolate que tendrán las rebanadas de un pastel y, el nivel de variabilidad (p y q) es como equilibrar las figuras de una bandeja de galletas decoradas para representar los gustos de todos tus invitados.
La próxima vez que cocines, piensa en cómo aplicarías estos conceptos de estadística. Si quieres seguir estudiando de este tema, puedes explorar más artículos en este blog.
