Categoría Estadística

la maldición de la multidimensionalidad la maldición de la multidimensionalidad

Demasiados caminos, ningún destino

Contrario a lo que podría pensarse, la inclusión de un número elevado de variables en un modelo de regresión lineal puede ser contraproducente para su rendimiento, produciendo un sobreajuste de los datos y disminuyendo la capacidad de generalización. Es la conocida como maldición de la multidimensionalidad.

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La trampa del megapíxel

La manipulación visual de los datos utilizando gráficos mal diseñados puede distorsionar su interpretación. Se describen los errores más comunes, como la omisión de ejes, escalas manipuladas y gráficos circulares confusos, que pueden inducir a conclusiones erróneas. Aprender a detectar estos errores nos permitirá mejorar la capacidad de análisis visual e interpretación de los datos.

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Apofenia

El sobreajuste ocurre cuando un algoritmo aprende en  exceso los detalles de los datos de entrenamiento, capturando no solo la esencia de la relación entre ellos, sino también el ruido aleatorio que siempre va a estar presente. Esto afecta negativamente su rendimiento y su capacidad de generalización cuando introduzcamos datos nuevos, no vistos durante el entrenamiento.

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El alquimista

La prueba de Egger es el método cuantitativo más popular para valorar la asimetría del gráfico en embudo. Se basa en un modelo de regresión lineal entre la medida de efecto y la precisión de los estudios. Un valor del intercepto distinto de cero indica asimetría en el gráfico en embudo y posible sesgo de publicación.

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Una sesión de espiritismo

La existencia de sesgo de publicación puede sesgar los resultados de un metanálisis. El método de trim and fill trata de calcular una estimación del efecto corregida por el sesgo que puedan haber introducido los estudios ausentes. El objetivo es imputar estos estudios faltantes e ir incluyéndolos en el gráfico en embudo hasta que desaparezca la asimetría. Una vez conseguido este embudo extendido, se recalcula la medida de efecto para obtener una estimación que corrija el efecto de los estudios pequeños.

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