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David Friedman expone errores frecuentes en la interpretación de estadísticas, especialmente en medios y publicaciones científicos. Entre ellos destaca el uso incorrecto de promedios cuando la distribución es asimétrica, la confusión entre correlación y causalidad, y la falta de contexto en las cifras presentadas (como usar porcentajes sin indicar la base). También critica cómo muchos estudios dependen de supuestos poco realistas y cómo los «p-values» (valores de probabilidad) se malinterpretan como prueba concluyente. Estos errores, a menudo no intencionados, terminan influyendo en políticas públicas, decisiones médicas y opiniones sociales. El autor aboga por una mayor alfabetización estadística tanto en periodistas como en el público general, para evitar la manipulación —voluntaria o no— de la evidencia numérica.
Artículo completo: Statistical Errors
https://daviddfriedman.substack.com/p/statistical-errors
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