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Temario

Cada lección tiene cuatro cápsulas: concepto, ejemplo real, error típico y práctica.

1. 01Media, mediana y moda+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30Nueve salarios en una recta: entra uno de 60 y la media salta de 4 a 9,6; la mediana, de 3 a 3,5.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Tiempos de respuesta de un sitio: la media reparte el total entre todos, la mediana cuenta cabezas.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30Una compra de $ 80.000 duplica el ticket promedio del tablero y el reporte dice «gastan más del doble».
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Salarios de un país, alturas de una clase, talles de remera: ¿media, mediana o moda?
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2. 02Percentiles+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30Cien valores en fila: P25, P50 (la mediana), P75 y P90. Estar en el P90 es tener 90 de cada 100 por debajo.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Tiempos de entrega de un delivery: prometer el P90 en lugar del promedio, y por qué el cliente lo nota.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30Leer percentiles como distancias iguales: del P50 al P60 hay mucho menos que del P90 al P99.
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Soporte, salario de referencia, capacidad de servidores: ¿qué percentil reportás en cada caso?
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3. 03Histogramas+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30De puntos a barras: contar cuántos valores caen en cada intervalo y ver qué forma dibujan.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Duración de sesiones en una app: dos picos son dos tipos de usuario que el promedio mezcla en uno.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30El ancho del intervalo cambia la historia: con 5 barras parece una campana, con 40 aparecen dos grupos.
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Tres histogramas (simétrico, cola a la derecha, dos picos): qué medida de centro corresponde a cada uno.
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4. 04Boxplot y violín+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30Cinco números en una caja: mínimo, Q1, mediana, Q3 y máximo; bigotes a 1,5 veces el rango intercuartil.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Tiempo de resolución de cuatro equipos de soporte, comparado de un vistazo.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30Dos grupos con la misma caja y distinta forma: el boxplot no ve los dos picos, el violín sí.
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Tres boxplots: el equipo más parejo, el de más casos raros y el de mediana más alta.
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5. 05Outliers+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30Regla de 1,5 × IQR y puntaje z: qué marca cada una y cuándo no coinciden.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Compras con tarjeta: el valor atípico no es un error, es la señal de fraude.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30Borrar los atípicos para que el gráfico quede prolijo, y que la proyección falle justo en el caso caro.
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Una edad cargada como 250, un cliente gigante real y un pico de feriado: corregir, separar o explicar.
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6. 06Dispersión y correlación+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30Cada punto es un par de valores: dirección, forma y fuerza de la relación; r entre −1 y 1.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Inversión en publicidad contra ventas: la nube sube y se aplana, y r no muestra ese techo.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30Cuatro nubes distintas con el mismo r (cuarteto de Anscombe): reportar el número sin mirar el gráfico.
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Tres nubes (lineal, curva y un punto que arrastra r): qué ves en cada una antes de mirar el número.
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7. 07En tu trabajo: decidir con la distribuciónCaso de negocio+

   1. Cápsula 1 · Concepto · 1:30Tres decisiones de negocio que cambian cuando mirás la distribución y no el promedio: precios, stock y metas del equipo.
   2. Cápsula 2 · Ejemplo real · 2:00Caso de ejemplo: una cadena de cafeterías fija la meta de cada local con la mediana y el P75, no con el promedio.
   3. Cápsula 3 · Error típico · 1:30Presentarlo a quien decide: una frase, un gráfico y el número que importa, sin jerga estadística.
   4. Cápsula 4 · Práctica · 2:00Cierre del curso: tomar un reporte propio (ventas, tickets o tiempos) y reescribir su resumen con lo aprendido.
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Para leer más

• Diez, Çetinkaya-Rundel y Barr, OpenIntro Statistics. 4.ª ed. Cap. 2, «Summarizing data». PDF gratis ↗
• Claus O. Wilke, Fundamentals of Data Visualization. O'Reilly, 2019. Caps. 7, 9 y 12. gratis en línea ↗
• David Spiegelhalter, The Art of Statistics. 2019. Cap. 2, «Summarizing and Communicating Numbers».
• Foster Provost y Tom Fawcett, Data Science for Business. O'Reilly, 2013. Cap. 1, «Introduction: Data-Analytic Thinking».