Problemas Típicos del Análisis de Datos

Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] Cada rama de la ciencia experimental, después de pasar por una etapa temprana de descripción cualitativa, se ocupa de estudios cuantitativos de los fenómenos de interés, es decir, de las mediciones.

Observación

Además de diseñar y llevar a cabo el experimento, una tarea importante es la evaluación precisa y la explotación completa de los datos obtenidos. Enumeremos algunos problemas típicos.

Se estudia el peso de los animales de laboratorio bajo la influencia de diversas drogas. Tras la aplicación de la droga A a 25 animales, se observa un aumento medio del 5 %. La droga B, utilizada en 10 animales, produce un aumento del 3 %. ¿Es la droga A más eficaz? Los promedios de 5 y 3 % no dan prácticamente ninguna respuesta a esta pregunta, ya que el valor más bajo puede haber sido causado por un solo animal que perdió peso por alguna razón no relacionada.

Una Conclusión

Por lo tanto, hay que estudiar la distribución de los pesos individuales y su dispersión en torno al valor medio.

Otros Elementos

Además, hay que decidir si el número de animales de prueba utilizados permitirá diferenciar con cierta precisión los efectos de los dos medicamentos.

En los experimentos sobre el crecimiento de los cristales es esencial mantener exactamente las proporciones de los diferentes componentes. De un total de 500 cristales, se selecciona y analiza una muestra de 20. ¿Qué conclusiones se pueden sacar sobre la composición de los 480 restantes? Este problema de muestreo (véase más detalles) se plantea, por ejemplo, en el control de calidad, en las pruebas de fiabilidad de los aparatos de medición automática y en los sondeos de opinión.

Se ha obtenido un cierto resultado experimental. Hay que decidir si está en contradicción con algún valor teórico previsto o con experimentos anteriores. El experimento se utiliza para la prueba de hipótesis.

Se conoce una ley general que describe la dependencia de las variables medidas, pero los parámetros de esta ley deben obtenerse a partir del experimento.Entre las Líneas En la desintegración radiactiva, por ejemplo, el número N de átomos que se desintegran por segundo disminuye exponencialmente con el tiempo:

N(t)= const⋅exp(-λt)
N(t)= const⋅exp(-λt)

Se desea determinar la constante de decaimiento λ y su error de medición utilizando al máximo una serie de valores medidos N1(t1), N2(t2), …. Uno se ocupa aquí del problema de ajustar una función que contiene parámetros desconocidos a los datos y la determinación de los valores numéricos de los parámetros y sus errores.

De estos ejemplos se desprenden algunos de los aspectos del análisis de los datos. Vemos en particular que el resultado de un experimento no está determinado únicamente por el procedimiento experimental, sino que también está sujeto al azar: es una variable aleatoria. Esta tendencia estocástica o bien tiene sus raíces en la naturaleza del experimento (los animales de prueba son necesariamente diferentes, la radiactividad es un fenómeno estocástico), o bien es consecuencia de las inevitables incertidumbres del equipo experimental, es decir, de los errores de medición. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). A menudo es útil simular con una computadora las características variables o estocásticas del experimento para tener una idea de las incertidumbres esperadas de los resultados antes de llevar a cabo el experimento mismo. Esta simulación de cantidades aleatorias en un ordenador se denomina método de Monte Carlo, llamado así en referencia a los juegos de azar.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Datos verificados por: LI

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