Errores al escoger una pareja … Errores al hacer un modelo!

Leyendo sobre los típicos errores que se cometen al modelar, me topé con varios que están relacionados con el manejo de los datos. Si te encuentras con alguien que diga “yo no me equivoco”, seguramente no ha generado un modelo confiable y menos escogido a la pareja perfecta.

Hablando del desarrollo de modelos, los errores tienen una razón de ser y caer en ellos nos permite avanzar… recuerdo muchas experiencias, mías y de compañeros donde se celebraba un buen resultado, pero al momento de revisarlo por un pequeño detalle se cae toda la validez del modelo.

Suena raro pensar que los errores en generar un modelo puedan verse como elegir un pareja, pero podemos comparar estos errores por lo que los causa prejuiciosos, nos dejamos llevar o nunca quisimos ver como era la personas.

Así  que si estas realizando un modelo sería bueno que leas los siguientes errores y ahorrarte unos malos momentos.

Fácil de identificar – Tiempo del prejuicio

Seguramente al inicio del desarrollo y por ganas de obtener un buen resultado hemos caído en ciertos errores basado en un prejuicio o manipulado por el deseo de otros. Es como escoger una pareja por como deseamos que sea,  la primera impresión o chismes.

  1. Tomar resultados que se ajustan a tus necesidades y desechar los que no te gustan. (Ver solo lo que quieres ver).
  2. Extraer conclusiones de un conjunto incompleto de datos, ya que los datos han “sobrevivido” algunos criterios de selección (Prejuicio de supervivencia).
  3. Sacar conclusiones de un conjunto de datos que no son representativos de la población objetivo (Sesgo de muestreo).
  4. Manipular los límites geográficos utilizados para agrupar datos con el fin de cambiar el resultado.
  5. Distorsionar la realidad por resultados de investigaciones publicadas (Sesgo de publicación).

 

Cometemos al modelar … nos dejamos llevar  

En estos errores se generan cuando ya estamos desarrollando el modelo y tenemos algunos resultados en el proceso pero no hemos terminado. Pensemos que ya andamos con la pareja y porque nos tomó de la mano y nos sonríe podemos intuir que quiere algo más que un beso, nos dejamos llevar por nuestros ideas y en algunos casos hasta una cachetada nos ganamos.

  1. Asumir que dos variables están relacionados por parecer que una tiene efecto en la otra (Falsa Causalidad).
  2. Creer que debido a que algo ha sucedido con mayor o menor frecuencia de lo habitual, será menos probable que suceda en el futuro. (Falacia del jugador).
  3. Cuando algo sucede que es inusualmente bueno o malo se volverá la norma con el tiempo (Falacia de regresión).
  4. Cuando una tendencia aparece en diferentes subconjuntos de datos, pero desaparece o se revierte cuando los grupos se combinan (Paradoja de Simpson).
  5. Establecer un incentivo que produce accidentalmente el resultado opuesto al que se pretende (Efecto cobra o incentivo perverso).
  6. Hacer varias pruebas de hipótesis a una misma data, sin considerar que la mayoría de las correlaciones serán resultado de la casualidad.

 

Terminamos – Nunca quisimos ver

En este tipo de errores ya tenemos un modelo del cual seguramente el resultado no es el adecuado. Hemos terminado con la pareja y sabemos que no fue la mejor pero seguimos sufriendo y pensando que era la perfecta para nosotros.

  1. Crear un modelo que explica muy bien datos de desarrollo y tomarlo como bueno para todos los datos (Overfitting).
  2. El acto de supervisar algo puede afectar su comportamiento, conduciendo a resultados falsos (Efecto Hawthorne o del observador).
  3. Tomar métricas generales/sumarizadas y olvidar que se puede encontrar mayor información en los datos crudos.
  4. Depender únicamente de métricas en situaciones complejas y perder de vista el panorama más amplio. (Falacia de Mcnamara).

Como en todo con la experiencia se pueden evitar los errores y a diferencia de con las parejas al realizar un modelo se cuentan con muchas herramientas estadísticas que nos pueden dar información prevenir o detectar si estamos cometiendo algún tipo de error.

Espero te haya sido de utilidad estos errores y me compartas tus experiencias al desarrollar un modelo y como has identificado y solucionado ciertos errores.

Posdata. Suerte al escoger una pareja!!!

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