Pues nada, hola, buenas tardes. Hoy es la penúltima de las sesiones que
tenemos de tutoría y vamos a tratar el tema del análisis matemático en
la investigación social, en la investigación social criminológica.
Bueno, hasta ahora hemos estado tratando diferentes técnicas de
investigación social, que iban desde las investigaciones con metodologías
cualitativas, especialmente las entrevistas en profundidad, las entrevistas
de grupo. Luego, posteriormente, también hemos hecho en este segundo
cuatrimestre algún acercamiento al análisis de discurso, algún
acercamiento al análisis documental, análisis de documentos, y en materia
cuantitativa hicimos otro acercamiento el primer cuatrimestre sobre la
investigación con encuestas. Y hoy nos vamos a centrar en el análisis
matemático de los fenómenos sociales y criminológicos. Bueno, en primer
lugar debemos tener en cuenta que cuando tratamos de análisis matemático
no quiere decir que vayamos a trabajar con un análisis de algoritmos o
cómo funcionan los algoritmos y tal, sino que es la aplicación de estos
algoritmos, de estos algoritmos matemáticos, en la aplicación de los
fenómenos sociales, económicos y, en este caso, el que nos ocupa en los
fenómenos criminalísticos. La primera introducción que tenemos que hacer
cuando vamos a tratar de análisis matemático es la aplicación de
análisis matemático es comprender qué es una matriz de datos. Para ello,
pues nos hemos traído una matriz de datos cualquiera de una empresa
determinada. Fijaros cómo las variables están divididas en filas y
columnas. Normalmente las filas hacen alusión a los individuos o de los
elementos que componen la matriz de datos, y las columnas o las alfasas
hacen alusión a las variables. Bueno, estábamos hablando de que es el
último de los temas, ¿vale?, y que vamos a tratar el análisis
matemático de los fenómenos sociales. ¿Ya presenta la PEC? Sí. Ah,
fantástico. ¿Cuándo era la fecha? El 19, creo, o el 15 o el 19. Es que
hay otra vez el 19. ¿De este mes? Sí. Pero le había quedado mucho
tiempo, ¿no? Que todavía queda mucho tiempo. Yo decía, pero para… Una
semana mínimo, ¿no? Para… Sí. No, yo te lo digo para corregir. Ah,
para corregir. Sí, claro, 10 días. 10 días, lo había dicho. Todavía me
quedaron por mirar unas pocas para que le diga algo. Bueno. ¿Te ha
presentado, no? Sí, yo ya la he enterado y subido. Fantástico. Pero ¿la
corriges en…? ¿La corriges cualquiera? No, no. ¿Corrigo yo? No, porque
es que en un foro de estos he visto que alguien se la ha corregido en un
ataque de Sevilla y Minas. Y se la ha corregido otro profesor y ahora le
había dicho su tutor que estaba bien y el otro por la dificultad fatal.
Sí, ¿no? Claro. No tiene ningún problema. Claro. Pues bueno, claro. Pero
vamos, que no te compliques con los foros de internet. Se la he corregido
yo y tú ya sabes que te la he corregido yo. No hay problema. ¿Vale? Tened
cuidado con los foros de internet y tal, porque los foros de Telegram, de
internet y demás muchas veces lían más que ayudan. Otras veces no, otras
veces ayudan y tal, pero muchas veces lían más que ayudan y existe una
serie de foros, que es el foro oficial de las páginas de Telegram. Es el
foro oficial de la asignatura y que ahí es donde vayan a encontrar por lo
menos la información que encontráis, información veraz. Muchas veces los
foros, pues muchas veces te lían más que te puedan ayudar. Pero bueno,
eso ya es decisión de cada uno. Bueno, pues fijaros en una matriz de datos
antes de comprender análisis que podemos hacer matemático de los
fenómenos criminológicos. Pues tenemos que empezar por el principio por
la matriz de datos. ¿Cómo se introduce una matriz de datos? ¿Vale? Pues
aquí tenéis una matriz de datos relativamente fácil, ¿verdad? Los
elementos, las filas y las columnas, ¿no? Fijaros que tenéis las filas,
primero reputación de la marca, la segunda columna, peso, la otra
clasificación, puntuación, clasificación, puntuación, clasificación,
como habéis visto, ¿ah? Filas, columnas y bueno, más o menos esto yo
creo que todo el mundo más o menos lo entiende, ¿verdad? Una matriz de
datos donde se pueden meter diferentes datos. Imaginad que en lugar de una
matriz de datos de coches y tal como esta, pues vamos a… teníamos una
matriz de datos de criminalidad, ¿no? Aquí podemos tener no sé qué
deciros. Número de derechos cometidos, nivel de integración social de la
persona, rango de elementos delictivos, etcétera. Y aquí las
puntuaciones. Bueno, esto es simplemente para que os introduzcáis en cómo
vamos a trabajar en la análisis matemática. Normalmente lo haremos con
matrices. Primero, lo primero que hay que tener en cuenta, que creo que lo
vimos en la… que creo que lo vimos en la… la parte de las encuestas es
un elemento súper importante y esto si os lo pueden preguntar en cualquier
momento a lo largo de la carrera, especialmente en esta asignatura, en la
asignatura de estadística del próximo curso y en alguna que otra
asignatura del modo empírico, es sobre los niveles de medición de una
variable. Vale, imaginaos que tenemos aquí una serie de variables, tenemos
unos niveles de medición. Si aquí os dais cuenta de los niveles de
medición de estas variables, ¿cómo son todos? ¿Cómo son todas estas
mediciones? Numéricas. Numéricas. Estas son todas numéricas. Ahora, sin
embargo, fijaros en esta clasificación que pone dos, cuatro, dos, cuatro,
dos, cuatro, uno, dos, dos, cuatro, seis… bueno, hasta cuatro. Si te das
cuenta, si os dais cuenta, esta es una… otro tipo de clasificación,
diferente de esta, ¿verdad? Esta seguramente es una clasificación que ha
solución a un determinado orden. Y si nos vamos a factores críticos de
riesgo, ¿cómo están clasificadas? Pues con caracteres no numéricos,
sino con caracteres, ¿verdad?, alfabéticos. O sea, escala nominal.
¿Vale? Uno, la primera escala es la escala nominal. Se basa en una
distribución de categorías exhaustivas que clasifica lo importante de
cada clasificación. Es decir, lo importante es que clasifica a todos y
cada uno de los casos considerados y excluyente, que cada caso clasifica
una sola categoría. Esto es de memoria, ¿vale? Eso hay quienes saben solo
de memoria, así directamente. La escala nominal se basa en la
distribución de categorías exhaustivas que clasifica… uno, clasifica a
todos y cada uno de los casos y excluyente que cada caso clasifique en una
sola categoría. O sea, imaginaos que tenemos Estado civil y tenemos
soltero, casado, viviendo en pareja, separado, divorciado, viudo… y no
contestan. Todas estas categorías identifican a todos y cada uno de los
casos, ¿a que sí? No existe un caso que se quede fuera de esta
categoría. Y cada caso, cada caso, por ejemplo, el ciudadano 28.737.547,
¿qué soy yo?, pues está clasificado en una de estas categorías, ¿a que
sí? Y la ciudadana tal, que eres tú, pues está clasificado en una de
estas categorías. Y los ciudadanos que están en internet compartiendo con
nosotros esta asociación están clasificados en una de estas categorías,
¿vale? Imaginaos que no estuviéramos en una categoría esta, por ahí
fuera, porque yo qué sé, tenemos otra historia, ¿no? No somos ni
solteros ni casados, ni vivimos en pareja, ni estamos separados, ni
divorciados, ni viudos. Somos entes unicelulares. De otro planeta. Pues
tendríamos que estar en la categoría otros, de forma que cada caso, que
clasifique todos y cada uno de los casos considerados. O sea, si esto fuera
el estado civil de los presos, pues tendrían que estar todos los presos
considerados en esta categoría, ¿a que sí? De forma, lo repito para que
se os quede en la mente, clasifica todos y cada uno de los casos. Y cada
caso se clasifica en una sola categoría, escala nominal. ¿Vale? Escala
ordinal clasifica los casos en función de un atributo a la vez que permite
establecer comparaciones basadas en este orden. Por ejemplo, diría que en
su barrio hay muchos inmigrantes. Muchos. Bastantes. Pocos o ninguno. Y
una, la última, no sabe no contestar. ¿Vale? Entonces, fijaros, la escala
ordinal clasifica los casos en función de un atributo, el atributo en este
caso es muchos, bastantes, pocos o muy pocos o ninguno, que permite las
comparaciones basadas en este orden. ¿A que sí? Pues es otra forma de
clasificar los casos, que implica un orden que va de muchos a, en este
caso, a muchos a muy pocos o ninguno. ¿Vale? Yo creo que esto lo visteis,
¿no? Pero bueno, es colectivo de este tema. Escala de intervalo. En este
nivel se ordenan y se indican las distancias entre categorías. Cuando se
habla de política considera normalmente las expresiones izquierda y
derecha. En esta tarjeta hay una serie de casillas que va desde la
izquierda a derecha. ¿En qué casilla se colocaría usted? En la derecha.
¿En qué casilla se colocaría usted? Vale, pues aquí tenéis. Pensad
cada uno en cuál os colocaríais, ¿vale? Es una escala de intervalo. En
este nivel se ordenan y se indican las distancias entre categorías.
Imaginad que el ciudadano tal marca esta casilla, el otro ciudadano marca
esta, otro ciudadano marca esta y aquí marcan dos ciudadanos y ciudadanas
y otro ciudadano marca esta y otro ciudadano marca esta, ¿vale? ¿Eh? O se
clasifica en un continuo del 1 al 10 los diferentes elementos, que implica
un orden y indica las distancias entre ellos. O sea, desde este ciudadano,
estos ciudadanos, a estos ciudadanos, a este ciudadano hay distancias de 8
puntos. ¿Y así? ¿Vale? Pero en todas las que hemos visto, la nominal y
esta intervalo… O sea… ¿Entre todos? Cada uno es de una sola, ¿no? O
sea, cada individuo tiene una categoría… ¿Claro? Claro, pero no solo la
nominal como la que lo ponía él. No. Que indica solo a una, me refiero.
Sí, claro. Lo único que pasa es que en la escala nominal clasifica todos
los casos considerados y cada caso se clasifica en una sola categoría. Que
es excluyente. Claro, que es excluyente. Y en el sentido de que son… Son
categorías nominables. Pero todas excluyentes. Sí, todas son excluyentes
porque te tienes que posicionar en una de ellas. La única diferencia es
que esta indica un orden y esta indica un intervalo de posiciones.
¿Estamos? Sí. Pero claro, cuando a ti te hagan una pregunta, pues tú te
tienes que clasificar en una de estas. ¿En todas? Te tienes que clasificar
en una. Todas son excluyentes. Sí. ¿Vale? Sí. Sin embargo, esta es una
escala que se realiza conforme a una clasificación alfabética nominal.
Bueno, tenemos la ordinal, tenemos la de intervalo y la escala de razón.
¿Qué es la escala de razón? El cero es el nivel de razón absoluto
representando la ausencia absoluta de las características que se mide. Y
estas son escalas numéricas, o el peso, la altura, el número de hijos y
salarios. La diferencia, ¿por qué radica? En que está el cero. Que el
cero indica la ausencia absoluta de las características que se mide. Por
ejemplo, peso. No te voy a preguntar por tu peso ni por el peso de ustedes.
El cero indica la altura, el número de hijos y salarios. Pero todos
podemos decir un número. ¿Vale? Aquí, el mío, a excesivo. ¿Altura?
Baja, relativamente. ¿Número de hijos? Ninguno, porque tengo dos hijas. O
sea, que dos. ¿Salario? Mejor que no lo cuente porque os vais a echar a
llorar. ¿Vale? Así que, si yo marcara en alguno de ellos cero, ¿qué
indicaría? Ausencia total de las características. O sea, número de
hijos, cero peso. Entonces estaría un ánima bendita. Altura, cero altura.
Sería entre cero peso y cero altura, ¿verdad? Número de hijos, salario,
en fin. ¿Vale? Aquí, estas son escalas numéricas. La principal se llama
escala de razón porque contiene el cero. ¿Vale? Al contener el cero, que
eso si sabéis, si no yo os lo digo. La matemática moderna se baja. La
matemática moderna es una matemática de origen árabe o musulmán, más
bien. En la cual los matemáticos musulmanes introdujeron el cero. ¿Vale?
Y a partir de la introducción del cero, pues se queda la matemática
moderna. Entonces, bueno, eso es una anécdota, no es más. Lo que tenéis
que tener en cuenta es que las escalas de razón son escalas numéricas que
contienen entre sus valores el cero. Y el cero es la ausencia absoluta de
la medición que estamos realizando. Bueno, pues hasta ahora hemos visto
los diferentes niveles de medición de una variable. Y ahora, según las
naturalezas de las variables, tendremos variables cualitativas, aquellas
que no pueden adoptar valores numéricos. ¿Vale? Y cualitativas, aquellas
que pueden adoptar valores numéricos. Las discretas, dentro de las
cualitativas tenemos las discretas, sólo pueden adoptar valores enteros. Y
las continuas, que permiten adoptar todos los valores de un rango, incluso
sigmas. ¿Vale? Pues no os metáis en el tema del signo. Lo que tenéis que
tener en cuenta es que, según las naturalezas de las variables, y esto es
una cosa así de memoria, vamos, esto hay que saberlo de memoria. A ver, si
hay que ponerlo en el examen, lo largas así, de memoria, y ya, lo
continúas. ¿Vale? Las naturalezas de las variables son variables
cualitativas, son aquellas que no pueden adoptar valores numéricos. Y las
cualitativas, que están divididas entre discretas y continuas, aquellas
que tienen valores numéricos. Las discretas sólo pueden adoptar valores
enteros y las continuas pueden adoptar todos los valores de un rango, o
sea, que están decimales. ¿Vale? Sigo. Bueno, pues ahora vamos
introduciendo un poco en las medidas. Hemos estado viendo las medidas de,
bueno, los niveles de la variable y ahora vamos a ver las medidas de
tendencia central. Bueno, la moda. ¿Qué hacemos la moda? Lo explico
rápido, ¿vale? Y luego creo que adelante hay un ejemplo de cómo se
calculan las diferentes modas. ¿Vale? Si no lo sabéis, me preguntáis. No
lo entendéis, me preguntáis, pero vamos, esperad que termine y cuando
termine de explicar esto, lo vemos en un ejemplo. La moda. La moda de una
serie de números es aquel que se presenta con masivo y en frecuencia, es
decir, el valor que más se repite. ¿Vale? La mediana. La mediana es un
promedio que divide la distribución en dos partes iguales, es decir, el
valor que divide la distribución en dos mitades, al 50%. La media es la
suma de todas las puntuaciones divididas entre el número de casos.
Presenta el inconveniente de la influencia de casos extremos. ¿Bien?
Media, mediana, moda, son los tres valores que hay que saber saber en
memoria. ¿Vale? La media, la mediana y la moda. Voy a seguir el ejemplo si
no lo explico. Aquí lo tenéis. La modia, la mediana y la moda. En una
distribución. Fijaros en una... Bueno, esto no quiere entrar en eso. Me
que esto imaginaba para qué tenía. Que no son, que no son similares, o
que indiquen lo mismo en la moda. Porque está aquí en la moda, en todo lo
alto. Porque el tema se repite. O sea, es que en el... Aquí hay en todo lo
alto. De la distribución. La mediana está aquí. ¿Qué significa la
mediana? Que distribuye la distribución en dos partes iguales,
simétricas. Esta parte y esta contiene el mismo número de casos. Y la
media. Pues la media lo mismo está situada más hacia la derecha. ¿Por
qué? Porque es la media de los valores. O sea, todos los valores se suman
y se dividen entre el número de casos. Y no tiene por qué coincidir
media, mediana y moda. ¿Vale? Bueno, esto... Para que tengáis ahí una
ligera idea. Las medidas de posición. Hemos visto la mediana. Pues tenemos
las cuartiles que dividen la distribución en cuatro partes iguales. Los
deciles que dividen la distribución en diez partes iguales. Y los
percentiles que dividen la distribución en cien partes iguales. Y ahora
vamos a ver un ejemplo. ¿Vale? Bueno, pues aquí tenéis el salario. Esto
es de elaboración propia. A partir de la encuesta de estructura salarial
de 2018. Bueno, esto lo hice yo. Lo hicimos nosotros. Hablamos de un
artículo que hicimos. Bueno, esta es la distribución geográfica de la
salarial en España. ¿Vale? El salario ME de NUT2NORESTE, NUT2NORESTE,
NOROESTE, MADRID, CENTROESTE, SUB y CANARIA. ¿Vale? Primera fila. Media.
¿Qué significa? Media noreste. 924,29. Venga, ojo. Primera casilla. 1.1
aquí. ¿Qué significa? La mayoría de los que cobran son la gente del
NUT. Exactamente. O sea, el salario medio del NUT1NORESTE. O sea, de la
parte noroeste. El norte y el oeste. Galicia. Aproximadamente. ¿Vale?
Nor-este. Cataluña. ¿Has visto la diferencia salarial entre uno y otro?
Madrid. 1099. Centro. 929. El este. 1229. El sur. Que es Andalucía.
Extremadura. Y parte del Levante. Y, por último, Canarias. ¿Has visto?
¿Vale? Entonces, esto que hace referencia a la media. Esto que es el
salario medio de los españoles y españolas. ¿No? Bien. Bueno, de hecho,
os olvidáis. El 95% del intervalo de promoción es el salario medio.
¿Vale? Si tenemos un límite de confianza y la media recortada al 5%,
bueno, esto es que si establecemos un límite de confianza tendríamos un
límite superior y un límite inferior para que la media fuera
significativa. Pero eso es olvidar. ¿Vale? Esto es olvidar. Yo lo que
quiero es que veáis la media y la mediana. ¿Qué es la mediana? Bien.
Bueno. Dime. ¿Qué es la mediana? Un pacto voluntario con los... ¿Qué
significa? Que si lo dividen en dos parte igual que 8. Entonces 987,82 del
nudo noroeste, ¿qué significa? Si lo dividen en dos, ¿qué significa? Si
la mitad de la población cobrará por debajo de 987 y la otra mitad
cobrará por encima de 987. ¿Sí o no? ¿Eh? Es que me lo has dicho tú
antes. Repítemelo. la mediana es yo creo que la mediana la distribución
entonces si te marca el punto en 987 pues vivir y dividir a la
distribución del no del noroeste entonces bueno luego ya está el máximo
mira el mínimo que sería tal el máximo sea el mínimo el salario mínimo
el salario máximo el rango que hay que la diferencia entre el mínimo y el
máximo y el rango intercuartil la simetría de fotos y trastornos aquí si
os dais cuenta no viene la moda pero si viene la moda que sería la moda en
la media el salario de ese programa o esa de ayer a veces se repite estamos
entonces aquí es la forma que tenéis de parando la moda que la moda no
viene despejada porque estadísticamente difícil y cuando las variables
son no están agrupadas que tienen decimales todo es muy difícil que te
salga una moda hay que hacer otra la población y la mediana es el salario
que divide en dos a la población, ¿vale? ¿Sí o no? Análisis de la
tabla de contingencia. Bueno, os voy a poner, os voy a hacer un tal, ¿no?
Para que lo veáis que si os dais cuenta aquí las medidas de posición del
cuartil y los deciles y los percentiles no vienen, ¿vale? Pero si viene la
mediana que divide la distribución en dos viene el mínimo y viene el
máximo. Si yo digo que tenemos el primer cuartil o sea el 25% de la
distribución estuviera situado en 320 euros pues el primer cuartil
dividiendo la distribución en cuatro partes pues marcaría que el 25% de
las personas cobran 320 euros el 50% de las personas, ¿qué cobrarían? La
mediana. Sería la mediana. Y el 75% de las personas yo me lo estoy
inventando, ¿vale? Como el máximo es 4.090 pues le vamos a poner 1.600.
Pues ponerle algo, ¿vale? Entonces la distribución estaría en cuatro
cuartiles. El primer cuartil hasta 325 euros el 25%, la mediana. El tercer
cuartil 1.600 y el último cuartil, o sea el cuartil de la distribución el
cuarto cuartil que vendría a reflejar el 25% de la población restante
cobraría desde 1.600 hasta el final que es 4.090, ¿vale? Ahora si hacemos
esta misma distribución en vez de en cuartiles que divide la distribución
en cuatro partes la hacemos en deciles la distribución quedaría dividida
en 10 partes o sea, la primera sería el 10% con un salario que fuera
segunda el 20% y la segunda el 20% ¿vale? con la de fuera tercera el 30%
hay que tener en cuenta que si hablamos del 30% del salario que estuviera
situado en 676 por deciros algo que quiere decir que el 70% restante
cobraría de 657 euros hacia arriba, ¿vale? Y si hablamos de percentiles
dividen la distribución en 100 partes iguales esto normalmente como se ve
en los percentiles tiene ahí indicando que a lo mejor dice el 90% cobra
2.670 euros ¿vale? 97.000 euros el 90% hasta 2.700 y pico de euros por
tanto el resto hasta el final cobraría más de 2.670 euros ¿vale?
dividimos la distribución en cuartiles sería 25, 50 75 en deciles que
sería 10, 20, 30, 40, 50, 60 y en percentiles sería 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
8, 9, 10, 11, 12 así hasta el final en el percentil 37 pues sería hay que
esperar, el percentil 88 pues sería que sea ¿vale? lo que tenéis que
tener claro es que cuartiles, deciles y percentiles, cuartiles 25, 50 y 75,
deciles 10, 20, 30 y percentiles 1, 2, 3, 4 hasta 100 ¿vale? aquí media
moda y media moda y media nada ¿vale? y aquí pues tenemos una tabla de
contingencia que son esenciales o la primera introducción la primera
introducción a el análisis matemático de las variables bueno, fijaros
hablando en general diría usted que para la gente estos debates son muy
interesantes bastante interesantes o poco interesantes bueno, pues fijaros
muy interesantes bastante interesantes poco interesantes y nada de
interesante no saben la contesta, no saben la contesta ¿qué? no se ve muy
bien voy a intentar ampliarlo un poquito venga, ahora se ve un poquito
pesado ¿vale? bueno, pues los debates son muy interesantes poco
interesantes recuento dentro de sexo para el 11% fijaros para el 28% son
bastante interesantes y para el poco interesantes para el 33% y nada de
interesante para el 23% ¿vale? bueno, si vemos esta tabla y yo contesto
que yo pregunto hablando en general diría usted que estos debates son
interesantes o no son interesantes ¿qué creéis que es la tónica
general? ¿en qué clasificación cuál creéis que es la tónica general
de esta pregunta? bueno, pues lo respondo yo poco interesante ¿os dais
cuenta o no? ¿están aquí? poco interesante es más, si sumamos poco
interesante y nada de interesante ¿cuánto nos daría? 16 ¿verdad? o sea,
que más o menos la gente cree que realmente estos debates serían debates
cualquiera son poco interesantes ahora ¿cómo si os dais cuenta
introducimos una variable dividimos esta variable entre hombres y mujeres a
la pregunta muy interesante es ¿qué es la tónica general? los hombres y
las mujeres ¿qué significan hombres y mujeres y total ¿cómo lo leéis?
en esta primera casilla muy interesante hombres y mujeres y total ¿cómo
lo leéis? venga, yo lo digo muy interesante es el 11,40% del total ¿vale?
¿eh? que el total cuando son 1.600 personas ¿a qué decir? ¿vale? bueno
pues y ahora de los que responden que es muy interesante están divididos
entre hombres y mujeres ¿sí o no? el 11% el 10% son hombres y el 11 11,1%
son mujeres del total no, del total que responde aquí fíjate en los
números que están arriba 182 o sea 182 ¿qué son 182? vale los 182
personas han contestado muy interesante ¿vale? de las cuales 99 son
hombres y 83 son mujeres que corresponden el 10,7% y el 12,1 el 12 el 12%
que es el 11,4% del total este es en un juego que tenéis que tener claro
que es fácil ¿tú lo ves? es fácil sí claro dicho así hasta que te lo
explico cuando te pregunto o te pregunto directamente ¿qué significa? te
vuelven loca o loco y tal ¿no? estás buscando no sabes cómo pues este es
el análisis básico de una tabla de contingencia ahora ya lo podemos
entender ahora fijaros también podemos hacer la lectura en el modo inverso
podemos hacer una lectura de qué opinan las mujeres y qué opinan los
hombres ¿a que sí? y si hay diferencias entre lo que opinan las mujeres y
lo que opinan los hombres ¿encontráis alguna diferencia? para las mujeres
es un poco un poco más interesante que para los hombres no mucho más pero
un 3 o 4% más interesante que para los hombres ¿vale? sin embargo son
más intensas las mujeres que los hombres porque fijaros en el no sabes las
mujeres responden un 4,3 35 mujeres y dicen que no y sin embargo él no
sabe qué es esto aquí no sabe la respuesta dicen que no dime dime el 10 o
sea el 10 ¿de qué número? ¿dónde está el 10? el 10,7 que no veo bien
el número el nombre la primera de nombre ah no pues bien ya pensalo
piénsalo el número de arriba ¿qué es? 83 ¿qué es? 83 83 más 99
¿qué es? 83 el nombre de la última mujer ¿vale? 83 83 más 99 ¿cuánto
es? ah, 182 bueno, 182 pero el 10% de 182 el 10% de de aquí de 182 no lo
no no es el 10% de 182 no es el 10% de los hombres o sea 83 de 777 hombres
sí, sí del total claro por eso te digo que no es el 10% que tienes que
leer las variables hay que leerlas en filas y en columnas ¿eh? por eso te
he dicho luego que veas cómo están distribuidas las mujeres y cómo
están distribuidas los hombres entonces si tú lo lees por filas vas a
leer la variable por fila cómo está distribuida la variable por fila esto
es lo que viene a decirnos que de los hombres un 10,7% ha respondido muy
interesante y de las mujeres un 12,7% o sea más mujeres que hombres
¿vale? por eso lo que tienes que tener en cuenta es que eso como te diría
esto lo que tenéis que tener en cuenta es que al principio parece un
galimatías es muy sencillo lo único que tenéis que prestar atención es
leer filas y columnas ¿eh? y te pueden preguntar que no esto no te lo
pueden preguntar bueno te pueden preguntar una tabla de esta y ya está
¿cómo? fácil sí is lo más sencillo del mundo Leticia no me puedes
decir que no es fácil sí es muy fácil pero que no entiendo cómo te lo
podrías preguntar bueno pues no sé si habrá alguna pregunta ya lo
veremos de todas maneras vamos semana que viene y ya se haría una pregunta
y tal ¿vale? ahora lo que interesa es que veáis esto ¿vale? y que bueno
que veáis esto y que veáis cómo se realiza una tabla de contingencia hay
que leer por filas y por columnas es como hay que leerla incluso la podemos
trasconer y poner las filas aquí y las columnas aquí ¿vale? pero eso es
lo primero esto es lo que tenéis que entender es cómo se leen las filas y
cómo se leen las columnas ya veremos a ver si hay algún tipo de pregunta
o no hay algún tipo de pregunta pero hacemos abajo las tablas de
contingencia y salamos el día de hoy estoy completo ¿vale? la semana que
viene nos traemos un modelo de examen y lo repasamos si os parece bien
cualquiera de ellos y creo que tengo que dar algo sobre las relaciones
espurias de las variables y cosas de esas ¿vale? pero eso tampoco tiene
una llave de contancia las relaciones espurias de las variables puede ser
vamos a ver ¿por qué dicen la gente que cuando ¿por qué dice la gente
que las cigüeñas traen a los niños? ¿cuándo si de pues la gente dice
que las cigüeñas traen a los niños porque normalmente había, había
cuando las migraciones de las aves había una las migraciones de las aves
en concreto de las cigüeñas había un aumento considerable de la
natalidad de la demografía entonces yo puedo establecer la relación entre
la variable cuando viene la cigüeña nace más niño ¿se lo dice así?
¿no? sí o no es un hecho empírico ¿no? demostrable ¿entonces sí? sí
¿no? yo te sé si es un hecho que se puede mostrar así ¿no? pero no es
por eso no es porque venga la cigüeña no, no se habla de esto claro
claro, no simplemente es porque la reproducción masculina la reproducción
del género humano por los motivos climatológicos que sean se realiza con
mayor frecuencia en determinadas épocas del año no es porque venga la
cigüeña entonces que yo diga que la cigüeña no es la cigüeña es la
causante que venga la cigüeña a los campanarios de mi pueblo es la
causante de que nazcan más niños es lo mismo que si yo digo que venga la
cigüeña a los campanarios de mi pueblo es el causante de que haya mayor
delito en la calle ¿es cierto? pues puede ser cierto ¿por qué? porque
hay más delitos porque es que coincide que cuando viene la cigüeña es la
fiesta del pueblo cuando es la fiesta del pueblo que el 10 de agosto 15 de
agosto es cuando hay más delitos porque es cuando hay más peleas pero es
un hecho empírico o el hecho empírico es que cuando hay mayor
socialización se produce más peleas entonces eso es una relación espuria
yo no puedo decir yo no puedo inferir como un criminólogo o un hipnólogo
que existen mayores números de delitos cuando viene la cigüeña o la
hondrina ¿verdad? porque es una relación espuria aunque tenga algo de
causalidad aunque sean fenómenos coincidentes pero no son fenómenos que
no son fenómenos que uno sea la causa del otro hay un fenómeno por
detrás que es la excepcionalidad la socialización o la reproducción
humana que por detrás es la explicativa realmente del fenómeno ¿vale?
eso es una relación espuria y te lo pueden preguntar en un examen hasta
aquí el día de hoy nos vemos la semana que viene que vamos a hacer un
breve repaso de los exámenes y tal ¿vale? si os parece bien y muchas
gracias por vuestra atención si os dais cuenta este tema es muy chiquitito
muy facilito