Tema 5: Correlación: caso continuo

Los alumnos del curso de humanidades “Ciencia para pensar mejor” podéis dejar aquí comentarios, observaciones, preguntas… todo lo que penséis que puede aclarar cuestiones o aportar algo a los demás.

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  1. Juan José Ruiz Lucas

    Buenas tardes a todos,
    Hoy en clase hemos visto la regresión a la mediocridad. Fue una idea promovida por Francis Galton. Se trata de que si una variable es extrema en su primera medición, tenderá a estar más cerca de la media en su segunda medición y, paradójicamente, si es extrema en su segunda medición, tenderá a haber estado más cerca de la media en su primera.
    Esto se puede aplicar, como hemos tratado, a la efectividad de un deportista o a la herencia genética que nos dejan nuestros padres contribuyendo al debate “nature vs nurture”. Pero esto puede ir más allá.
    Con esta idea se puede esperar una mayor igualdad de oportunidades según la procedencia de la que se puede pensar a priori. Una sociedad en la que el destino de los hijos no está determinado por los orígenes de sus padres.
    A esto se lo denominó la “curva del Gran Gatsby” por Alan Krueger, asesor económico de Barack Obama, en relación a la desigualdad de ingresos y la movilidad social del trabajo de Miles Corak.
    Krueger pretendió favorecerse y hacer memorable la teoría de Corak y subrayar la importancia política de luchar contra la desigualdad, dando ventaja a Obama frente al conservador Romney. Se inspiraron en el estreno de la película “El Gran Gatsby”, basada en la novela de Scott Fitzgerald.
    La conclusión de Corak es que existe una estrecha correlación lineal entre esa “elasticidad intergeneracional de la renta”: si la correlación es de 0,4 en un país en cuestión, y la renta del padre fue un 50% superior a la media de su generación, cabe esperar que la de sus hijos sea un 20% superior a la de su generación, y viceversa en una familia de clase baja. De este modo se tiende a la mediocridad de Galton en mayor medida cuanto menor sea la correlación, pero siempre se tenderá.
    Esto abre un debate frente a la convicción de muchos de que las desigualdades de renta en una generación, por las diferencias en las oportunidades y calidad de la educación de sus hijos, tiende a reproducirse en la siguiente generación. Pero la idea de la campaña de Obama incrementa la esperanza de tender a una igualdad de oportunidades.

  2. Javier Delgado Donoso

    Buenas tardes compañeros.
    Retomando el tema de correlaciones repasado hoy en el caso discreto y terminado en el caso continuo, me gustaría adjuntar una correlación curiosa que he encontrado (una de las tantísimas que hay) que me ha llamado mucho la atención. Tras un estudio en la Universidad de Columbia basado en datos estadísticos de 1.749.400 personas de Nueva York, se demostraba la correlación entre poder padecer ciertas enfermedades en función del mes en que hayas nacido. Aunque estos estudios son simples coincidencias, ya que como hemos estudiado en el curso correlación no implica causalidad. Adjunto el artículo:

    https://psicologiaymente.net/salud/mes-de-nacimiento-sufrir-enfermedades#!

    También me gustaría añadir otro artículo muy didáctico sobre curvas ROC en el que se explica cómo calcularlas y cómo analizarlas mientras que se desarrolla un ejemplo de una prueba diagnóstica con 5 resultados: Seguramente normal, probablemente normal, dudosa, probablemente anormal y seguramente anormal. Nos aportan los datos de la prueba, la curva ROC y representaciones de los resultados. Si estáis interesados en el tema, es muy recomendable.

    http://www.fisterra.com/mbe/investiga/curvas_roc/curvas_roc2.pdf

    Gracias por la atención, ¡Un saludo!

  3. Javier Lázaro Nava

    Buenas a todos,
    Hoy, en la última clase, hemos comentando la existencia de las curvas ROC y como surgieron, así que os dejo un poco de historia de cuándo y porque se empezaron a utilizar. Como sabéis este tipo de curvas se utilizaban en la segunda guerra mundial como herramientas para el estudio de de detección e interpretación de señales de radar. Su objetivo era distinguir las verdaderas señales del ruido de fondo.
    Os cuento, si observamos la figura 1 del enlace que os dejo más abajo, ya que no me deja insertarla, observamos un radar así como las señales que detecta. En este ejemplo se toman las señales I, II, III como señales emitidas por misiles, entonces si estableciéramos una amplitud de corte A, estaríamos detectando los tres misiles, pero también otras señales que no tienen nada que ver con misiles. Por el contrario si establecemos como punto de corte la señal B, no detectaríamos la señal II, y por tanto no detectaríamos el misil.
    http://ferran.torres.name/download/shared/roc/ROC%20M1041707.PDF

    Por tanto con la amplitud de corte A, obtendríamos una sensibilidad del 100 %, pero estaríamos detectando también señales como misiles que en verdad no lo son. Por otro lado con la amplitud B, obtendríamos una especificidad del 100%, pero la sensibilidad disminuiría. De esta forma es como se empezaron a utilizar los radares a mediados de los 50.
    También os dejo una página en la cual basta con introducir el numero de VP (Verdaderos Positivos), FN(Falsos Negativos), FP(Falsos Positivos) y VN(Verdaderos negativos) y tu calcula todos los parámetros deseados.

    https://www.medcalc.org/calc/diagnostic_test.php

  4. Sara Andrés Caballero

    Hola a todos,
    En la clase de hoy y a lo largo de todo el curso hemos tratado las correlaciones utilizando como ejemplo la presencia de una enfermedad y los distintos posibles resultados ante un test. Me gustaría tratar las distintas consecuencias que ocurren a raíz de los falsos positivos y negativos en medicina.
    Buscando información en internet podemos encontrar que un falso positivo puede llegar a afectar a una persona más allá de un estadio de preocupación y estrés que se da entre el falso positivo y la verdadera prueba diagnóstica. Un estudio de la Universidad de Copenhague llego a la conclusión de que un falso positivo en cáncer de mama afectaba psicológicamente a las mujeres 3 años después de la prueba.
    http://www.annfammed.org/content/11/2/106.full
    Otro ejemplo de falsos positivos es la prueba del SIDA. Teniendo en cuenta la probabilidad estadística de que una persona sin riesgo especial es de 1 en 10000, hay que ser cautelosos ante una prueba positiva pese a la alta sensibilidad de la prueba (99.9%). Ya que si la probabilidad de tener el SIDA es de 1 en 10,000, habrá una persona con SIDA y 9,999 personas sanas y con una probabilidad de un falso negativo de 0,1%, es casi seguro que la persona que tiene el SIDA dará positivo y que al realizar la prueba al resto de la muestra de población aparecerá un falso positivo. Por ello al hacer la prueba del SIDA a esas 10.000 personas, dos darán positivo. Uno de ellos tiene el SIDA, el otro no.
    Link del razonamiento estadístico: http://www.aecomunicacioncientifica.org/consecuencias-de-la-ignorancia-estadistica/
    Por otro lado la ocurrencia de un falso negativo puede conllevar graves problemas de salud y el retraso de un potencial tratamiento. Por ello a la hora de realizar una prueba diagnóstica debemos ser conscientes de la especificidad y sensibilidad de la prueba así como de la probabilidad estadística (siempre cabe la posibilidad de repetir la prueba), evitando daños psicológicos al paciente así como el despilfarro de recursos.

    ¡Un saludo!

  5. Aitor Tovar Rodriguez

    Hola a todos,
    Tras la definición de qué es la curva ROC que ha dado Javier Lázaro y los ejemplos que han puesto tanto él como Javier Delgado, quería continuar investigando acerca de estas curvas que hemos explicado hoy. Como casi todo en esta vida, todo tiene una parte buena y alguna parte mala y esto no podía ser menos.

    Encontré en esta página mucha información acerca del significado de estas curvas pero os comento por aquí las ventajas y las desventajas y de este modo os hago un resumen.
    http://www.bvs.sld.cu/revistas/end/vol13_2_02/end10202.htm

    Primero comentaré algunas de las ventajas que tienen estas curvas:
    – Es fácilmente comprensible y es una representación simple.
    – No requiere un umbral de precisión.
    – Se puede hacer una comparación visual directa entre pruebas con una misma escala.
    – Da igual la escala de medición (ya puede ser ordinaria, por intervalos…) aplicada a las pruebas diagnósticas.

    Como ya dije antes, ahora toca la parte negativa:
    – En estas curvas no se muestran los umbrales de decisión reales.
    – Para realizar los cálculos y dibujar la figura se debe realizar con programas de ordenador que se encuentran fácilmente.
    – No se muestra el número de sujetos estudiados.
    – Cuanto el número de la muestra se hace más pequeño, la curva se vuelve desigual.

    Espero que os resulte curioso. Un saludo.

  6. Julián Zamorano Córdoba

    Hola a todos,
    Siguiendo un poco con lo comentado hoy en clase sobre regresión a la media, he leído que este fenómeno se produce en situaciones tan poco intuitivas como cuando estamos enfermos, me explico: nosotros nos ponemos malos, y tendemos a ir al médico cuando estamos en el momento más grave de la enfermedad, por tanto, el médico nos receta un medicamento. A los días, nos empezamos a encontrar mejor, y este efecto se lo atribuimos al medicamento (recordemos que nuestro cerebro siempre busca relaciones de causa – efecto). Sin embargo, el efecto de mejora se puede deber precisamente al mecanismo de regresión a la media, pues nosotros hemos recurrido al medicamento justo en un momento en el que estamos “en un extremo de la gráfica”, es decir, es una situación anómala y lo normal es que volvamos a encontrarnos mejor con el tiempo. Con ello no quiero decir que los medicamentos no tengan efecto (probablemente se encarguen de acelerar la regresión a la media), simplemente que este fenómeno ocurre con los placebos, por ejemplo.
    Otro campo donde he visto que tiene bastante difusión la regresión a la media es en economía, aunque en este ámbito suelen denominarlo como reversión a la media. Esto ocurre, por ejemplo, en las acciones, ya que experimentan subidas o bajadas de precio en función de las hechos excepcionales que ocurran en el mercado y a la empresa en cuestión, sin embargo el precio de las acciones siempre tenderá a estabilizarse en torno a una media. Destacar que algunas críticas que recibe la reversión a la media es que asume que todas las empresas son buenas y que la variabilidad en las acciones son fluctuaciones que se corrigen a largo plazo, sin embargo, con el tiempo, el mercado premia a aquellas empresas que crean ventajas competitivas y castiga a las que no evolucionan. Resumiendo, podemos decir que la reversión a la media es aplicable a corto y medio plazo, pero no a largo plazo, ya que la realidad cambia y evoluciona y las empresas han de hacerlo con ella.

    http://es.fundspeople.com/news/psicologia-del-inversor-regresion-a-la-media
    http://www.rankia.com/blog/analisisbolsa/357663-reversion-media

    También me ha entrado curiosidad por el tema de las correlaciones y acerca de esto he buscado si hay correlaciones raras o curiosas. Tras indagar un poco, he visto que hay numerosas correlaciones que efectivamente muestran una buena dependencia, pero, sin embargo son incorrectas y en muchas ocasiones se emplean para manipular información. De hecho, un abogado estadounidense se dedica a recoger series de datos a priori sin relación lógica y nos muestra que efectivamente presentan correlación (errónea). Por ejemplo: la correlación entre las libras de queso mozzarella y los doctorados en ingeniería civil en EEUU entre los años 2000 y 2009 es del 95.86%. Lo que ocurre es que la correlación ha de estudiarse en contextos que, efectivamente, permitan la inferencia de una serie sobre la otra. Este fenómeno se denomina como “Cum hoc ergo propter hoc” y se trata de una falacia que se comete al inferir que dos sucesos están conectados causalmente porque se dan juntos, pero debemos saber que correlación no implica causalidad. Podéis ver algunos ejemplos más en: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations

    Además os dejo información sobre la falacia descrita en el último párrafo:
    https://matemelga.wordpress.com/2016/02/14/correlaciones-asombrosas/
    https://lacienciaparatodos.wordpress.com/tag/falsa-correlacion/
    https://es.wikipedia.org/wiki/Cum_hoc_ergo_propter_hoc

  7. Mario Sánchez Martín

    Hola a todos! Me parece muy interesante lo hablado hoy en clase sobre la regresión a la media, realmente es un hecho que nos domina y que indirectamente empleamos día a día todos nosotros. He estado leyendo, y hay una creencia urbana que dice que todos los deportistas que aparecen en la portada de Sports Illustrated, a continuación bajan su rendimiento profesional, hablan, por decirlo de alguna manera, que existe una maldición aparecer en la portada. Realmente lo que ocurre es que la revista sólo saca en portada a los deportistas que se encuentran en su mejor momento de forma, por lo tanto, si aplicamos este fenómeno, lo lógico es que el nivel de dicha persona baje a niveles normales. En la pagina que os adjunto también habla sobre lo que ha dicho Julián sobre los medicamentos, aunque sinceramente no estoy del todo de acuerdo con que los pacientes van al médico cuando peor se encuentran.

    http://www.cienciasinseso.com/tag/regresion-a-la-media/

    Por otro lado, me sorprende algunas correlaciones que aparecen por la web, no porque sean llamativas, que lo son, si no porque no sé a que personas se les ocurre mezclar algunos temas como la edad de Miss America con la muerte de ciclistas, o el consumo de margarina con los divorcios en Maine. Es realmente increíble como coinciden las correlaciones. Cuando hablamos de dos sucesos que no guardan ninguna relación lógica, hablamos de “correlación espuria”
    Os dejo la página para que veas otras correlaciones curiosas.

    http://www.javierotero.info/2014/05/cuanto-mayor-es-miss-america-mas.html

  8. Lara Ceballos Magán

    Buenas noches, en la primera parte del comentario anterior a este, se hace referencia a la regresión a la media tomando como ejemplo las enfermedades. En la página web que adjunto a continuación:

    View story at Medium.com

    se habla precisamente de este fenómeno centrándose en los empachos y los catarros. En el caso de los empachos se cuenta como existe un ritual con un pañuelo que supuestamente hace que se quite. Esto, realmente, es otro caso de regresión a la media ya que al pasar varios días lo normal es que mejoremos puesto que, como se dice en este blog, todo lo que sube termina bajando.

    En el caso del catarro, se puede observar en la gráfica de los síntomas de esta enfermedad que, ciertamente, al cabo de 4 o 5 ya estaríamos mejorando. El desconocimiento de estos métodos estadísticos ayuda, en muchos casos, a que las personas que comentan el error de recurrir a la homeopatía, la cual consiste en la ingesta de ciertas sustancias diluidas que prácticamente hacen la misma función que los placebos, sin darse cuenta de que sin haber tomado esto probablemente estarían igual de recuperados.

    Un saludo.

  9. Estefanía Alvar

    ¡Hola a todos! En la clase de ayer hablamos de la correlación entre peso-altura y del índice de masa corporal (IMC). He buscado información al respecto y he visto que a pesar de calcularse de la misma manera, los resultados se interpretan de manera diferente según sea un niño o un adulto. Para los niños y adolescentes se usan percentiles del IMC específicos con respecto a la edad y sexo, debido a que la cantidad de grasa corporal varía con la edad y entre los dos sexos. Para los adultos se interpreta mediante categorías que no tienen en cuenta el sexo ni la edad. En todas las páginas se habla de una correlación entre el IMC y la “gordura”, sin embargo, en la realidad, varía entre el sexo, la edad…En cuanto a la relación del IMC con enfermedades como el sobrepeso o la obesidad, no podemos atender solo a este índice, ya que no es el único factor relacionado con el riesgo de padecer estas enfermedades. Por tanto, tras la clase y buscar información al respecto, llego a la misma conclusión. Es una manera de calcular la correlación del peso con la altura pero siempre de forma aproximada y dependiente de muchos más factores, tal y como suele pasar con la mayoría de las correlaciones.

  10. Sergio Fernández Sánchez

    Buenas noches a todos

    Siguiendo con el tema de la regresión a la media, me llama mucho la atención como ésta suele estar presente en el deporte. Por ejemplo cuando un equipo lleva varias jornadas sin ganar y justo vuelven a ganar cuando la directiva realiza un cambio de entrenador, siempre se atribuirá la victoria al buen trabajo realizado por el nuevo entrenador. ¿Puede ser cierto? Por supuesto que puede serlo, pero lo más normal es que el fin de la racha se deba a la regresión a la media.

    Es similar el caso que citaba Mario del Sports ilustrated, un ficticio gafe que al final, aunque falso, acabaría por desmotivar a algunos jugadores de los que aparecían en la portada.

    Me parece curioso también lo que sucede con el gordo de la lotería. Cuando un establecimiento vende el boleto ganador, al año siguiente dicho establecimiento vende muchísimos más boletos gracias a la suerte que repartió el año anterior.
    Si ya de por si las posibilidades de que toque el premio son dramáticamente escasas, cuando toca un año toca el gordo en una tienda las posibilidades de que vuelva a tocar se verían reducidas enormemente debido a la regresión a la media….
    Quizá me equivoque con este ultimo caso, ¿qué pensáis?

    • pedro benito díaz

      En ese último caso que expusiste, es erróneo a mi parecer. Sería como decir que tras salirme cara, la próxima vez es las difícil que salga cara otra vez. Las posibilidades no cambian, siguen siendo del 50%. En cuanto al establecimiento que vende cupones es lo mismo, incluso ha mejorado, puesto que si vende mas boletos, es probable que ese establecimiento compre mas para poder cubrir todas las solicitudes de cupones posibles.

      Esa es mi valoración, aunque tampoco seguro de ella .

      • Ángel Fernández Barroso

        Hola pedro,
        He estado leyendo el comentario al que tú has respondido y no puedo estar más de acuerdo contigo. El hecho de que haya caído una vez en un establecimiento la lotería no disminuye la probabilidad de que vuelva a caer. Esta falacia lógica es conocida como falacia del apostador y sobre dicho tema hay numerosos estudios que corroboran lo que estamos diciendo. Pero también es cierto que este tema crea bastante controversia puesto que si las probabilidades de que caiga en un establecimiento la lotería un año son escasas, que caiga dos veces parecen mucho más escasas.
        De hecho este tema me recuerda a una teoría que tenía un amigo mío, el cual decía que si tienes miedo de que al volar alguien lleve una bomba en el avión la mejor forma de evitar que eso suceda es llevando tú también una bomba, puesto que la probabilidad de que otra persona a parte de ti lleve una bomba es prácticamente nula al ser muy muy difícil que dos personas lleven una bomba en un avión. Aunque esa teoría parece un poco absurda explicaría lo que está diciendo Sergio y contradiría lo que nosotros decimos.

  11. Ana María Sánchez de la Nava

    ¡Hola a todos!

    Leyendo en diferentes publicaciones sobre la regresión a la media, he encontrado un artículo muy interesante que engloba muchas de las ideas que hemos estado viendo en clase. Entre ellas, se encontraba, a parte del ejemplo de regresión a la media, las falacias. Es lógico, ya que todos conceptos están relacionados. Comparto este artículo con vosotros para que veáis la practicidad que tienen todos los conceptos interconectados en un mismo caso.

    http://naukas.com/2014/06/03/el-mi-funciona-y-la-falacia-de-la-regresion-la-media/

    En este artículo se presenta una nueva medida para disminuir el número de accidentes en la localidad que presenta mayor número. El alcalde pidió que se presentasen diferentes proyectos con ese fin, y resultó que el ganador no había tenido en cuenta algunos de los conceptos que hemos estado manejando hasta ahora.

    El método que, a priori, era más efectivo, consistía en colocar cámaras en lugares visibles cerca de los tramos de alta concentración de accidentes. De esta manera, la amenaza de la multa se traduciría en menor número de accidentes. Y así fue: en un periodo corto de tiempo se consiguió reducir el número de accidentes un 36%. El alcalde aprobó el proyecto y se invirtió una cantidad mayor en el mismo.

    Sin embargo, nadie pareció apreciar el hecho de que los puntos en los que se colocaron las cámaras eran aquellos con mayor concentración de accidentes y que, por lo tanto, lo más predecible es que el valor bajase, pero por pura estadística. Como expresan en el artículo, es mucho más fácil comprenderlo con la temperatura. Si un día se alcanza una temperatura máxima de 40 grados, lo más probable es que al día siguiente la temperatura baje.

    Por último, el artículo une este ejemplo con un caso que me ha parecido muy curioso: el llamado ” a mi me funciona”. Por ejemplo, cuando estamos acatarrados o no nos encontramos bien, intentamos aguantar hasta el último momento para ir al médico: vamos cuando peor nos encontramos. Tras ir al médico, es probable que éste nos recete algún medicamento y al día siguiente estemos mejor. Puede que estemos mejor por acción del medicamento o simplemente porque, estadísticamente es más probable que mejoremos. Lo mismo puede pasar con un dolor de espalda o una lesión a la que apliquemos un remedio casero en el momento en el que peor nos encontramos.

    Sin embargo, tan fácil es ignorar la regresión a la media como pecar de usarla mucho. En otro blog de divulgación ( http://www.cienciasinseso.com/tag/regresion-a-la-media/ ) he encontrado la facilidad con la que, en algunos casos, recurrimos a la regresión a la media. En este caso, si se está trabajando en una investigación, se sugiere utilizar un grupo de control para analizar si de verdad ese medicamento supone una mejora en el paciente o no. Aunque en ese caso, caemos en otros tipos de efecto como el efecto placebo (efecto que se experimenta al ser tratado con sustancias no curativas) o el efecto Hawthorne (que experimentan algunos al saber que están siendo estudiados).

  12. pedro benito díaz

    He estado leyendo la mayoría de los comentarios hablando de la regresión a la media y me parece leer que la regresión a la media es la cura de todos los males.

    Me explico, captamos la atención a que es fácil justificar la mejora de un estado enfermo al tomar un medicamento porque, evidentemente, cuando pasan unos días va a tender a mejorar y se justifica con la regresión a la media: como antes estaba muy mal, mañana voy a estar mejor. Esa conclusión me hace pensar lo fácil que sería todo estudio estadístico: no pasa nada por tener un valor anómalo, ya se corregirá. En mi opinión, creo que estamos olvidando que no conocemos el pico anómalo o , para explicarlo con los ejemplos de las enfermedades, no conocemos el peor estado de la enfermedad. Me parece incoherente justificar que muchos métodos o visitas al médico hacen que estemos mejor porque no hay posibilidad de estar peor, es mas probable estar mejor, pero aún siendo un hecho mas probable, no es la panacea. Por ello, creo que el uso de la regresión a la media debería ser mas cauto, aunque quizás con esta reflexión caiga en la justificación por coherencia a una historia y no a probabilidades.

  13. Jorge Erustes

    Buenas tardes compañeros;

    Una de las aplicaciones de la correlación continua es en el campo de la clasificación y la correlación. Avances en estos campos han llevado a un uso más eficiente de herramientas de detección y predicción mediante el conocido como Big Data.

    Sin embargo me parecía curioso explorar la cara más oscura del uso de estas herramientas que se centran en la invasión de privacidad por parte de grandes empresas que gestionan enormes cantidades de datos de cada uno de nosotros. Con la reciente entrada en vigor de la actualización de Whatsapp mediante la cual Facebook podrá tener acceso a los datos que fluyen por nuestros terminales móviles (ya que parece que los datos pasarán directamente por sus servidores para ganar en “eficiencia” según ellos, me parecía adecuado indagar más en este tema de la violación de nuestra privacidad por parte de estas empresas sin que nos dejen alternativa.
    Por ello quería enseñaros uno de los vídeos más condensados con ejemplos específicos de cómo empresas como Facebook y Google usan esos datos que en teoría están encargándose de proteger, aunque la realidad es bien distinta:

    espero que os guste y nos ayude a todos a ser conscientes de esa faceta más encubierta de que Internet se adapte a nosotros.

    Saludos!

    • Jesús Herrera López

      ¡Saludos! Respecto al comentario anterior, creo que no queda muy claro en lo que se refiere a Big Data. Big Data es el almacenamiento, tratamiento y análisis de cantidades masivas de datos. Principalmente lo que se busca con tal cantidad de datos son patrones útiles para distintas aplicaciones. Estos patrones son los usados para elaborar las curvas ROC y hacer los clasificadores cada vez más precisos posibles. Os dejo un vídeo introductorio:

      Como es natural, esta cantidad de datos va aumentando con el tiempo y las bases de datos necesitan aumentar el tamaño a un ritmo increíblemente acelerado, llegando en 2012 a conseguir petabites(10^15) en un solo conjunto de datos. Con esto en mente, nos podemos imaginar la cantidad de datos almacenados que tiene Google y Facebook sobre nosotros en sus servidores.

      Voy a introducir unas de las muchas aplicaciones relacionadas con el Big data :

      -Big Data aplicado a la selección de personal:
      Las entrevistas de trabajo van evolucionando con el tiempo, esto ha dado que las empresas ya no se guíen solo por el CV del interesado en el trabajo, sino que se interesan también por sus datos, su entorno, etc. Aquí es donde entra el factor Big Data, el cual estudia todos los datos de las redes sociales como LinkedIn, Facebook, Twitter… Sin embargo y con todo esto, las selecciones de trabajo no pueden dejar de contar con el factor humano y el conocer al participante de la entrevista en persona.
      Aquí os dejo una página web con más datos
      http://www.baoss.es/big-data-aplicado-a-la-seleccion-de-personal/

      -Big Data aplicado al la salud:
      Con las recogidas de datos sobre enfermedades y los procesamientos de Big Data, se puede ayudar a predecir la evolución y la propagación de distintas enfermedades. En estos datos se incluyen las búsquedas de los usuarios sobre posíbles síntomas de X enfermedad y su localización, por tanto se puede detectar un brote alrededor de esa zona.

      Estas son dos de las muchas aplicaciones del Big Data. Todo esto en un principio puede parecernos un poco abrumador y que estamos siendo observados todo el tiempo, cosa que es verdad, pero esperemos que las políticas de privacidad estén de nuestro lado.

  14. María Cuadrado Prado

    Buenos días,

    Indagando acerca del concepto regresión a la media, y con lo estudiado en clase, me parece un concepto muy interesante, que deberíamos tener en cuenta en nuestro día a día, para llevar mejor nuestra vida y para evitar posibles frustraciones. Si lo tenemos en cuenta estoy segura que podemos ser mucho más felices de forma prolongada y sobretodo sostenida en el tiempo. De ahí la importancia que veo a tener este concepto presente en nuestro día a día ya que normalmente tendemos a los extremos en nuestra vida.
    Pensando, me he planteado este ejemplo que me podría pasar en una situación de lo más cotidiana:
    si estoy en el trabajo y el éxito de una operación ha sido gracias a mi, estoy pletórica y llego a poder sentir que soy esencial en éste. Por lo tanto, puede que me asciendan dentro de poco o por lo menos se que no cabe la posibilidad de que me despidan.
    Por el contrario, si mi operación es un fracaso y en parte es por mí, ese día seguramente estaré frustrada y con temor a que alguien decida que no soy válida para ese trabajo.
    Este caso, es debido a no aplicar el concepto estudiado, y en consecuencia puede ocasionar inestabilidad anímica en nuestra vida que provoca que no podamos conseguir la felicidad sostenida que al final buscamos e incluso llegar a desequilibrios emocionales que en algunos casos puedan llegar a derivar en enfermedades mentales como la depresión.
    Por lo que debemos de darle gran importancia a este concepto y tenerlo muy presente.

    Por último, os adjunto el siguiente texto que he encontrado y que me ha parecido una buena conclusión:
    “Es decir, tu talento real es la media que sostienes en el tiempo, no tu último suceso extremo. Es fácil buscar explicaciones causales y predicciones intuitivas, asumimos que alguien tiene talento o es un genio, o está acabado o no durmió anoche, basándonos en la última observación. Buscamos causas, la aleatoriedad no las tiene. Nos basamos en el hoy, y hoy no explica una vida. Lo importante es la suma de todo, con tus buenos, medios y malos días. Un caso no puede explicar una tendencia. Por tanto, la próxima vez que lo hagas terriblemente mal o brillantemente bien, no dejes que te afecte, espera a ver cómo lo haces las siguientes veces. O mejor, valora cómo lo has hecho en un amplio periodo de tiempo, ese es realmente tu desempeño.”
    Página web:
    https://hipertextual.com/2017/03/regresion-a-la-media

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