Módulo 17

Extensiones disciplinares

Anexos por disciplina: control de procesos, supervivencia, series financieras y encuestas complejas.

19 entradas

1Control estadístico de procesosAvanzadoLa idea de Shewhart: distinguir la variación que es parte del proceso de la que indica que algo cambió.
2Gráficos de controlAvanzadoLas cartas que detectan cuándo un proceso se sale de control: cuál corresponde a cada tipo de dato y cómo se leen las señales.
3Índices de capacidad de procesoAvanzadoCuánto se ajusta un proceso a lo que el cliente pide: Cp, Cpk, cuántas mediciones hacen falta para que el número signifique algo y qué pasa cuando la distribución no es normal.
4Muestreo de aceptaciónAvanzadoDecidir si un lote se acepta o se rechaza inspeccionando una muestra: los planes, cuánto discriminan realmente y por qué la industria moderna lo abandonó.
5Fiabilidad y tiempo hasta la fallaAvanzadoModelar cuánto dura un componente: la función de riesgo, la curva de la bañera, qué dice y qué no dice un MTBF y lo que cuesta descartar las unidades que no fallaron.
6Análisis de supervivenciaAvanzadoAnalizar el tiempo hasta que ocurre un evento: qué es la censura, qué pasa cuando el motivo del abandono no es inocente y por qué un hazard ratio puede promediar un efecto protector con uno dañino.
7Curvas de Kaplan-Meier y log-rankAvanzadoCómo se estima y se lee una curva de supervivencia con datos censados, por qué la cola engaña justamente porque la banda no se ensancha, y cómo se comparan dos grupos.
8Series financieras y volatilidadAvanzadoPor qué los precios no se analizan como cualquier serie: rendimientos, colas pesadas, agrupamiento de la volatilidad y una serie argentina que no cumple ninguna de las dos últimas.
9Análisis de encuestas con diseño complejoAvanzadoPor qué las fórmulas del curso no sirven para la EPH ni para ninguna encuesta por conglomerados, qué hay que declarar en su lugar y cuánto cuesta realmente cada omisión.
10Control de divulgación estadísticaIntermedioCómo se publican microdatos y tablas sin que se pueda reconocer a nadie: cuasi-identificadores, k-anonimato, supresión de celdas, redondeo y ruido, medidos sobre la EPH.
11Análisis de redes socialesAvanzadoCuando el dato es la relación entre casos y no el caso: medidas de centralidad, estructura, y por qué perder el 20 % de los nodos cuesta el 36 % de las relaciones.
12Análisis de contenido cuantitativoAvanzadoConvertir textos en datos: cómo se construye un libro de códigos, por qué el mismo par de codificadores puede dar kappa 0,64 o 0,07, y cuánto rinde codificar a mano.
13Psicometría y teoría de respuesta al ítemAvanzadoMedir lo que no se ve directamente: de la teoría clásica de los tests a la TRI, con los tres límites de la clásica medidos y lo que cuesta cada uno.
14Estadística espacial y autocorrelaciónAvanzadoCuando la ubicación importa: la matriz de vecindad, la I de Moran, y por qué con dieciséis departamentos no se detecta casi nada.
15Curvas ROC y elección del punto de corteAvanzadoQué resume y qué esconde el AUC, por qué dos pruebas con el mismo área pueden no servir igual, y por qué el punto de corte no sale de la curva sino de los costos.
16Inferencia bayesianaAvanzadoEstimar parámetros con un previo: cuánto pesa esa creencia medida en datos, en qué se diferencia un intervalo de credibilidad de uno de confianza y por qué el mismo p puede favorecer a la nula.
17Resultados potenciales y efecto causalAvanzadoQué significa que algo cause otra cosa, en números: los dos resultados de cada persona, el efecto promedio y por qué la diferencia entre grupos casi nunca lo mide.
18Diagramas causales (DAG): qué ajustar y qué noAvanzadoCómo se dibuja un diagrama causal y cómo se usa para decidir por qué variables ajustar: confusores, mediadores, colisionadores y el criterio de la puerta trasera.
19Puntaje de propensión: emparejar y ponderar para compararAvanzadoCómo se usa la probabilidad de recibir un tratamiento para armar grupos comparables en un estudio observacional: emparejamiento, ponderación, balance y lo que no resuelve.