Acá va otra selección de cuatro enlaces relevantes –que no necesariamente nuevos— de la semana. El primero, Using Metadata to find Paul Revere recoge a modo de historia, que algunos encontrarán amena, una aplicación de rudimentos del álgebra lineal al análisis de redes sociales. Dada una matriz de incidencia A (personas que pertenecen a clubes) es posible calcular índices de proximidad entre personas (o entre clubes) calculando no más AA'. El resto hasta ganar el premio de Netflix es pura heurística.
¿Por qué usamos p=0.05 como umbral de significancia? ¿Cuáles son los motivos históricos detrás de dicha decisión? ¿Tiene ventajas? ¿Inconvenientes?
Quien quiera conocer en qué contexto dijo R.A. Fischer que
[…] for in fact no scientific worker has a fixed level of significance at which from year to year, and in all circumstances, he rejects hypotheses; he rather gives his mind to each particular case in the light of his evidence and his ideas.
Imagina que trabajas en lo que Ionnidis, en su artículo Why Most Published Research Findings Are False, llama un null field; es decir, un área de investigación (tipo homeopatía o percepción extrasensorial) en la que no hay resultados ciertos, en la que las relaciones causa-efecto no pasan de ser presuntas. O tienes un conjunto de datos en un campo no nulo pero que, por algún motivo, no recoge las variables necesarias para explicar un cierto fenómeno.
Tengo una moneda de la suerte. Es una moneda de cinco duros, del mundial 82. No es tanto de la suerte (en esta bitácora somos gente seria, carajo) como —tengo razones para sospechar— una moneda sesgada.
De hecho, el otro día hice un experimento: la tiré al aire 20 veces y obtuve 14 caras. De acuerdo con R,
1 - pbinom( 14, 20, 0.5 ) [1] 0.02069473 puedo rechazar la hipótesis de que es una moneda cabal con un nivel de confianza (p-valor) de 0.
