Es el procedimiento estadístico un tanto descuidado de promediar diferentes tipos de recopilación de datos en una forma específica de análisis. Este promedio de promedios pasa por alto las anomalías individuales en la población. Se pueden cometer errores fácilmente, que es el objetivo de promediar para empezar.
Entonces, cuando agregamos datos diferentes, se supone que generaliza una conclusión, pero en realidad puede generalizar un error más pequeño.
Por ejemplo: todas las encuestas preguntaron a las poblaciones alguna versión de la siguiente pregunta. ¿A quién votarás por H. Clinton o D. Trump?
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Las encuestas mostraron que Clinton ganó por un amplio margen, pero esos resultados solo fueron marginalmente ciertos después de las elecciones. Ella ganó el voto popular por unos 3 millones, pero perdió el voto de la universidad electoral. Por lo tanto, los datos no reflejaron el comportamiento de los votantes, y los métodos de captura de datos no capturaron con precisión el proceso dominante de determinación de elecciones: el voto del colegio electoral, que era una muestra completamente separada.
La agregación de datos no es un método científico, a menos que, por supuesto, sus fórmulas científicas se construyan upo. n estadística de redondeo al siguiente número grande. Se pierde la precisión necesaria para obtener un resultado estadístico preciso.
La agregación de datos acaba de demostrar que es capaz de equivocarse más allá del margen de error aceptable estándar. La agregación de datos es una forma de administrar diferentes fuentes y métodos con diferentes poblaciones de grupos, y desarrollar una estrategia de “granada de mano” para atacar un objetivo general. Es decir, que no se desea esa precisión.
Es posible que tenga más méritos útiles en las aplicaciones comerciales donde nunca se ha intentado un mensaje de marketing específico, y cuando funciona puede tener enormes impactos en los ingresos por ventas.
Buena suerte Mac
