No sé si hay una definición estándar para ello. Si lo hay, estaré corregido. Como no sé, solo puedo darte el mío.
Para poder entender si la afirmación, la evidencia y el razonamiento son adecuados y, de no ser así, cómo cuestionarlo.
Cada vez que se me presenta una estadística, un análisis, algún tipo de resultado, siempre trato de ponerlo en el contexto que se me comunica. Hay dos partes de esto:
- ¿Alguien está haciendo capacitación en Big Data y Hadoop en DataFlair? ¿Es una buena idea hacer el curso?
- ¿Cómo debería un principiante aprender de un libro técnico que diga "Ciencia de datos desde cero"? ¿Debería completarlo una vez y luego volver a comprender temas complejos, o debería comprender profundamente cada tema antes de continuar y así retrasar la finalización?
- Si pudieras hacer análisis en la base de datos de un periódico, ¿qué preguntas harías?
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- El hecho de que se comunique significa que alguien me está persuadiendo a un punto de vista. De esto se trata la comunicación después de todo. Con el tiempo, me volví cada vez más escéptico sobre lo que se comunica, lo que significa que es más difícil convencerme de que la información debe tomarse al pie de la letra. Cuanto mayor sea el reclamo, mayor será la evidencia que necesito para ser persuadido.
- El contexto agrega o elimina relevancia a la comunicación que recibo. Si alguien tiene algo que ganar para persuadirme, soy más escéptico. Si alguien no tiene nada que ganar, soy menos escéptico. También agrego al escepticismo una cierta conciencia de los datos, el proceso y la presentación.
Estas dos cosas me permiten cuestionar afirmaciones y pruebas. Por ejemplo:
- ¿De dónde provienen los datos?
- ¿Cómo se realizó el análisis?
- ¿Quién es la parte interesada detrás del reclamo?
- ¿Quién es responsable de la evidencia?
- ¿El razonamiento está respaldado por la evidencia?
- ¿Puedo visualizar claramente los resultados?
- Etc, etc., etc.
Hubo tres factores que contribuyeron a mi “intuición estadística”:
- El libro “Cómo mentir con las estadísticas” por un lado me permitió no mentir con las estadísticas. Las personas mienten con estadísticas todo el tiempo sin realmente tratar de mentir. Lo hacen por ignorancia y / o inexperiencia. Por otro lado, después de leer este libro, comencé a notar un mal uso de las estadísticas en todas partes, pero principalmente en las redes sociales y noticias de cebo de clic … la parte de las noticias es lamentablemente terrible la mayoría de las veces.
- El libro “La señal y el ruido” me dio mucho que pensar. Ejemplo tras ejemplo, capítulo tras capítulo de ejemplos sobre cómo las estadísticas y la probabilidad fueron mal utilizadas y mal entendidas.
- Experiencia de docenas de análisis, experimentos y proyectos. Tengo mucha suerte de trabajar donde trabajo y hacer los proyectos que hago. Desde los proyectos que hice hasta los que revisé, es una gran cantidad de conocimiento que reviso cada semana.
¡Espero que esto ayude!
