Lo que tuitea la red 23

@IAJU, Dado que la órbita de la tierra es elíptica y no circular, con el sol en uno de los focos, durante una parte del año la tierra está más cerca del sol. En ese período, en el sur es verano, pero en el norte es invierno!!!
La causa de las estaciones es la inclinación del eje de rotación de la tierra, que hace que la cantidad de radiación solar por unidad de superficie (y por tanto de calor) varíe según la época del año.

Artículo en español:
taringa.net/post/info/7797021/Por-que-se-producen-las-estaciones.html

Artículo en Inglés:
spaceplace.nasa.gov/seasons/en/

@DANIEL_MORDECKI No, no me parece. Si fuera la misma distancia no habría ninguna diferencia, eso pasa en cierta forma en el Ecuador, donde la variación es menor. Pero justamente la diferencia en la distancia y sobre todo la posición con respecto al sol del sur o del norte, es lo que hace que uno esté más o menos expuesto. Claro que si quiere le puede decir a un niño que vivir en el Polo es lo mismo que vivir en el Ecuador, porque están a la misma distancia del sol, pero es una mentira fácilmente comprobable. Usted dedíquese ahora a explicar por qué las encuestas electorales en los Estados Unidos no embocaron ni un 1%, y deje la geografía y otras ciencias verdaderas para los científicos. Al fin y al cabo una cosa no impide la otra. Saludos desde el norte, cada día más lejos del sur...

@IAJU: Cuando en el sur es verano, en el norte es invierno, y los niños de uno y otro hemisferio están parados sobre la misma tierra, a la misma distancia del sol. ¿No le parece?

Mi estimado @OLLIVERCOPTER

La diferencia sustancial entre este diálogo y las encuestas es que aquí las cosas son transparentes y ambos contamos con la misma información. ¡eso es muy bueno! Las encuestadoras son terriblemente opacas con su información y discutir con ellas es una batalla desigual.

Vayamos ahora a los números. Por partes, como dijo Jack.

- Todos los ejemplos del artículo están hechos con el criterio que utilizan las encuestadoras en sus fichas técnicas que es p=0.5. Se ha visto alguna encuesta con fichas más detalladas, pero son una rareza.

- Dado que cité el artículo de paenza, usé la fórmula que propone y que fundamenta su tabla. Es una aproximación buena para cuando p=0.5.
"[6] El error de la muestra se calcula como la inversa de la raíz cuadrada del número de personas que la componen. De allí surge la “tabla” que aparece en la figura 1."

- Este es el punto principal: La afirmación en las INTERNAS de que "Lacalle Pou tiene 45% y Larrañaga tiene 47%" a qué muestra se refiere? No es el 45% de los mil encuestados, sino el 45% de la pequeña parte de los mil que votan al partido nacional, es decir 156 personas.
La cuenta que tú haces es el error de la votación del PN como un todo dentro de la encuesta. Pero en una interna no se comunica ese dato sino cómo se reparten las preferencias DENTRO del PN.
Y por eso ya no vale más el +/-3% de la ficha, referida a mil encuestados, hay que calcular de nuevo utilizando 156 como tamaño de la muesra.
Con la fórmula "larga" que tú citás, el error es 0.078 es decir 8% (con p=.5)
Con la fórmula "corta" de Paenza, el error es de 0.080 es decir 8%

- Este es el error probabilístico puro, para muestras absolutamente aleatorias. ¿Cuanto error agrega el sesgo inevitable de una muestra real? Para hacer una estimación deberíamos contar con muchísima más información, por ejemplo una serie completa con los datos en crudo. Me animo a afirmar que es super conservador decir que jamás es menos que 2 puntos. De ahí la afirmación de que una buena encuesta de 1000 casos tenga un error de +/-(3+2)%

Se entendió? Cualquier cosa escribime a daniel@MORDECKI.com y te paso mi teléfono.

PD: me alegro de que hayas hecho un paréntesis a tu decisión terminante y lapidaria de no leer más lo que escribo...

@DANIEL_MORDECKI,tu nota anterior, donde calculabas el Intervalo de confianza para el PN por ejemplo, asumiendo que el tamaño de muestra eran unicamente los que votaron al PN y no la muestra total. Entonces, si seleccionas una muestra de 1000 personas (n) y de ellas se releva por ejemplo que los votantes del partido A son 100, la proporción de votantes es p=100/1000=0.10. Luego, el error al 95 % por ejemplo se calcula (no hay otra forma de hacerlo) como 1.96*raiz(p(1-p)/n)=1.96*raiz(0.10*0.90/1000)=0.019. Osea +/- 2 puntos porcentualees. El error va a ser más grande cuando p=0.5 (que es el valor que se utiliza para definir n) y en ese caso seria 3%...no lo que pusiste a vos. Y ojo, no defiendo a la encuestadoras porque hacen mamarrachos y de estadistica muy poquito saben

Si oigo a un niño diciendo que el calor se debe a que la tierra está más cerca del sol le doy un premio. Porque la parte de tierra donde vive sí está más cerca del sol en ese momento. Pero se ve que no estudié para ser mentiroso profesional, perdón, encuestador.

Sufrimos de encuestitis. Aunque por los errores de las encuestadoras en las ultimas elecciones nos venimos curando un poco

ollivercopter: No encuentro el comentario al que hacés referencia. Podrías decirme a qué nota anterior te referís?
Gracias.

Mordecki, ya ni te leo, en la noticia anterior no calculabas los intervalos no con la muestra total sino con los que votaban. Perderias estadística I

Lo entiendo desde el punto de vista académico, pero desde el punto de vista práctico, esta consultora fue la que tuvo proyecciones más cercanas a los resultados electorales. Habría que analizar si ese sesgo se pierde frente al "big data"