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anhgoya

Big data y análisis estadístico… ¿es necesario realizar los mismos pasos que hasta ahora? ¿Se sabe muestrear?

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Hasta ahora cualquier estadística que se realizara para obtener inferencias nos deteníamos en la rigurosidad de ficha técnica de su realización, en el error considerado, en si se realizaba con aleatoriedad,… no pretendiendo así identificar al análisis realizado como un gurú con la bola de cristal.

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Está claro que la los tres pasos :

  1. Al hacer Big Data tenemos que  poseer su “marco teórico”.
  2. La muestra en Internet,  el error muestral refleja el riesgo de que, por pura casualidad, una muestra escogida al azar de opiniones no exprese las verdaderas opiniones de la población.
  3. Significatividad estadística que en un artículo de Tim Harford en FT Magazine : http://www.ft.com/intl/cms/s/2/21a6e7d8-b479-11e3-a09a-00144feabdc0.html#axzz2xSL2ejQx  en el que critica las opiniones en el sentido de que las tecnologías de “big data” nos da directamente todas las respuestas que necesitamos  y pone como ejemplo Twitter.<< En principio es posible registrar y analizar todos los mensajes en Twitter y lo utilizan para sacar conclusiones sobre el estado de ánimo del público. Sin embargo, aunque podemos ver todos los tweets, los usuarios de Twitter no son representativos de la población en su conjunto. (De acuerdo con la Investigación Pew Internet Project, en 2013, los usuarios de Twitter en Estados Unidos eran desproporcionadamente joven, urbana o suburbana, y negro.)<<
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