¿Qué es la visualización de datos?

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En estos tiempos de la Internet, contamos con muchos datos de los que necesitamos extraer rápidamente la información que necesitamos. Los científicos por muchos años hemos usado las gráficas para mostrar tendencias y apuntar datos relevantes sobre otros. Pues nuestra intención es contar una  historia con los datos.

Así en el proceso de obtener datos, agruparlos, ordenarlos y presentarlos visualmente es que obtenemos una herramienta que nos puede brindar rápidamente mucha información para tomar una decisión adecuada. Es lo que nos muestra la imagen lateral de este post.

Más aún, todos estos gráficos deben sujetarse a tres principios básicos para presentar buenas gráficas:

1) Veracidad. La gráfica debe reflejar fielmente los datos. Nada de maquillajes, nada apariencias, nada de mentiras.

2) Claridad. Todos los elementos gráficos y textuales de la grafica deben facilitar la compresión integral de información. Te hemos mostrado en este blog ejemplos de cómo hacer estas graficas más claras, incluso en Excel.

3) Economía. La gráfica debe mostrar únicamente aquellos elementos necesarios para comprenderla. Así que ve borrado muchos elementos que son adorados por los diseñadores gráficos, pues estas muletas visuales son innecesarias.

A veces conseguir todos estos elementos en un gráfico pueden ser dificil. Por ello hemos hecho y dado una plantilla en Excel para que te sea fácil mejorar tus gráficos.  Y este es un ejemplo claro, del blog datanalytics me encontré con estas gráficas. ¿Cuál prefieres? Resulta que la que esta arriba tiene muchos elementos que la ensucian y hacen que su mensaje sea difícil de transmitir a la gente. Mientras que la gráfica inferior ya es una mejora. 
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Puedes encontrar documentos oficiales que explican más sobre el uso adecuado y no adecuado de estadísticas y otros formas de comunicación que pueden serte útiles. En este blog lo iremos comentando, pero esa es otra historia...

Dinos: ¿Cuándo sueles hacer o utilizar gráficas?

¿Una aproximación geométrica de pi por Platón? (imagen y comentarios)


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SI DIBUJAMOS un circulo donde esté inscrito un octágono y circunscrito un hexágono, entonces el área de hexágono es dos veces la raíz de tres, mientras que la del octágono es de dos veces la raíz de dos. De tal modo que el promedio es aprox. el número pi. 

El rumor dice que el filosofo Platón propuso esta aproximación de pi. Sin embargo, falta evidencia directa de que Platón conociera esta aproximación; de hecho, parece ser una especulación del filósofo científico Karl Popper.

En el libro la “Sociedad abierta y sus enemigos” Cap. 6 (Vol 1, pp. 252–253) se encuentra una descripción que inspira la imagen que realice y encabeza este post:

“A kind of explanation of this curious fact is that it follows from the fact that the arithmetical mean of the areas of the circumscribed hexagon and the inscribed octagon is a good approximation of the area of the circle. Now it appears, on the one hand, that Bryson operated with the means of circumscribed and inscribed polygons,… and we know, on the other hand (from the Greater Hippias), that Plato was interested in the adding of irrationals, so that he must have added . There are thus two ways by which Plato may have found out the approximate equation, and the second of these ways seems almost inescapable. It seems a plausible hypothesis that Plato knew of this equation, but was unable to prove whether or not it was a strict equality or only an approximation.”
Paginas adelante, Popper termina con una disculpa de que no exista evidencia directa de que Plantón fuera el autor de tal aproximación:
“I must again emphasize that no direct evidence is known to me to show that this was in Plato’s mind; but if we consider the indirect evidence here marshalled, then the hypothesis does perhaps not seem too far-fetched.”

Déjanos un comentario sobre la utilidad de esta aproximación, por ejemplo para estudiantes de matemáticas. ¿Crees que la imagen este bien presentada?

Basta de excusas para gráficas malas en Excel: aquí una plantilla útil

SI ESTAS usando Excel para contar una historia con datos, la obtención automática de una gráfica con este programa es el primer paso en el proceso de vizualización con calidad, no es el último. Toma su tiempo obtener un excelente producto informativo, pues esta aplicación tiene características preestablecidas que evitan que te sientas orgulloso de presentar el primer intento de gráfica.

Usualmente, el consejo general es crear una plantilla en Excel con las características obvias que debería de tener un buen gráfico, en lugar de hacer el archivo desde cero para cada conjunto de datos. Pero, sinceramente, estas son las etapas que siempre hago cada vez que abro un archivo-Excel nuevo: cambiar los colores, remover la rejilla de líneas, mover y enfatizar las etiquetas de los ejes, entre otras cosas. Ninguno de estos pasos toma mucho tiempo pero cuando los pones todos juntos se puede observar fácilmente que consumen tiempo que se puede emplear para otras tareas más creativas.

Así, tratando de finalmente seguir mi consejo. He puesto una plantilla con muchas de estas características que permiten tener gráficos sencillos de barras de calidad.

La puedes descargar (archivo rar, 24k) a tu máquina, las capturas de pantalla que ilustran este post te permiten darle un vistazo antes de hacer la descarga.

Tratando de eliminar algo del tiempo que me roba Excel, espero que alivie algo de la pena que muchos tienen al usar este programa. Así que prueba la plantilla y dime que piensas de ella.

¨Por cierto, con esta plantilla he presentare varias infografías interesantes sobre ciencias… Pero esa es otra historia :)

Cómo hacer una infografía con los planetas a escala (imagen y consejos)


ME GUSTAN estas imágenes didácticas que compararan diferentes objetos. Pues reflejan nuestra necesidad de clasificar y analizar diferentes objetos/temas. En este caso escogí planetas para hacer una infografía plana y (espero) llamativa para los allegados o no a la ciencia. Pero tu puedes hacer tu propia versión. 

Infografía que muestra a escala los planetas del sistema solar, clic para agrandar la imagen

¿Cómo se hace esta infografía?
En este caso, obtuve los diámetros de los planetas desde la Wikipedia. Después, utilicé un programa vectorial de dibujo (Corel para este ejemplo) para obtener a escala los diferentes círculos. Después hay que acomodar las imágenes en el diseño que más nos guste. Y después de poner un titilo claro, etiquetas, una leyenda con la historia que deseamos contar, la escala, fuente y firma,  terminamos infografía astronómica sencilla. Los datos condensados están en la siguiente tabla.
Tabla con los datos utilizados para hacer la imagen

Sí soy más un artista, ¿qué más puedo hacer?
Hay varios ejemplos en la red de diferentes modelos con profundidad, imágenes de un sólo plano que muestran los planetas con el Sol, o el Sol con otras estrellas. Incluso vídeos con estos temas. Los datos son fáciles de obtener, y las posibilidades para mostrar estos modelos son variadas, según tu tiempo y creatividad.

¿Es adecuado usar los círculos para comparar el tamaño de los planetas?
Esta es una visualización agradable, pues los planetas son esféricos. Por tanto, nos es familiar que se muestren círculos (o esferas) para representar los tamaños relativos de cuerpos astronómicos.  

Sin embargo, los humanos tenemos poca capacidad para diferenciar cuantitativamente áreas. Sin hacer cálculos, dime: ¿Cuántas veces es más grande el área de Saturno en comparación con la Tierra?

De hecho, en un post anterior me queje amargamente del uso de los gráficas circulares, o también llamadas de pastel, que te recomiendo leer.

Aún, más ya antes te mostré cómo hacer una infografía que muestra toda el agua del planeta comparando esfera contra esfera. Así que espero que puedas hacer tus infografias sobre los temas que más te interesen.

¿ Cuéntanos cómo te fue? Y ¡Felices Experimentos!!

¿Cómo nos fue con la predicción de la fecha del bosón de Higgs?

HACE UNOS MESES realizamos en este blog una encuesta simple, preguntamos: ¿Cuándo será oficial el descubrimiento del bosón de Higgs? Los resultados se pueden ver en la imagen, donde parece que no se esperaba que se encontrara este año.

Pues bien, el pasado 4 de julio los chicos del CERN nos dieron la noticia que encontraron una lo que se parece mucho al elusivo bosón de Higgs. En general, la gente considera que ya es oficial el descubrimiento. Incluso ya presentamos una infografia sobre lo que ha tardado el descubrimiento de estas partículas.

 Con todo, en ciencia siempre hay que hacer más pruebas y análisis, pues la ciencia consiste en la experimentación, predicción y escepticismo. Pero esas dudas... pues son otra historia.

¿Cuáles son los criterios para ser una universidad de elite?

Actualmente las listas de clasificación de universidades tienen una influencia clara sobre las políticas de todas las universidades. ¿En que se concentran en calificar estas listas?

Recientemente me encontré en el Times Higher Education (THE) los criterios metodológicos que evalúan para decir si universidad tiene mayor calidad que otra. Son 13 temas que ponen atención, los cuales se pueden agrupar como:
  • Influencia de investigación, citas 30%
  • Investigación - volumen, ganancia y reputación, 30%
  • Enseñanza - entorno de aprendizaje, 30%
  • Proyección internacional - entre trabajadores y estudiantes, 7.5%
  • Ganancia industrial- innovación, 2.5%
Es decir, los ejes de estos criterios son: la investigación, enseñanza y la transferencia de conocimiento. En contraste, yo manejaba que el último término era la difusión, entendida como la divulgación. Aunque la semántica se puede matizar, los criterios a evaluar son fijos, y parece que estas listas toman en cuenta cuando dinero ingresa a la universidad por una investigación.

Criterios de THE para evaluar a las universidades
De acuerdo con el THE está gráfica de pastel detalla 3D y clarifica los criterios y su peso. Sin embargo, como ya lo he comentado, las gráficas de pastel son horripilantes y confusas >:(


Estos datos se entienden mejor utilizando una tabla, la cual tiene la ventaja que se pueden también incluir largas cadenas de texto, que son necesarias para explicar lo que significan las subcategorías.

Usamos una tabla porque los números son importantes,
aquí vemos los criterios de THE con desglose para  su posterior análisis
Lo que cuenta son los resultados de una investigación 
Y así claramente saltan unos rubros sobre otros. Por ejemplo, por tener un articulo con un coautor internacional y que se genere una cita, se obtienen 38.5%, mientras que por lograr meter dinero por sus diferentes vías a la universidad es de 11%. Mi lectura es que lo importante para las universidades debería ser la obtención de citas (es es muy claro); es decir que los artículos sean de calidad, actualidad para la comunidad y que tengan una promoción que les permita mayor visibilidad: uso de redes sociales y medios de comunicación para obtener la información de primera mano o desde repositorios o desde la revista, entre otras políticas.

Este tipo de clasificaciones es acusado de ser demasiado pro-occidental, pero es una de las que más reputación tienen, por lo que hay que ajustarse. Es decir, las universidades que deseen escalar en estas listas deben hacer más investigación.

Es una lastima que estas evaluaciones no hagan referente directo al trabajo docente, lo cual, originalmente, es la razón por la que se crea una universidad.

¿En tu universidad usan una de estas listas evaluación?, ¿Cómo le va a tu universidad?

¿Las niñas pueden ser tan buenas matemáticas como los niños? La prueba PISA responde

Leyendo en la covacha matemática, me encontré con una lista de prejuicios que la gente suele tener. 
Ahora, deseo comentar la frase: Las niñas NO son tan buenas en matemáticas como los niños.

Pues bien, este prejuicio se debe combatir en base a una estadística, internacional, donde se presenten preguntas que reten la imaginación y creatividad para llegar a un resultado matemático. Afortunadamente, ¡ya contamos con estos datos!; son proporcionados por la prueba PISA del año 2009. En un anterior post, puedes encontrar una explicación clara y rápida sobre en qué consiste la prueba PISA.

Entonces en la biblioteca de la OCDE me encontré con un extracto del informe donde se asegura que los niños tienen mejor desempeño en el 54% de los países estudiados. Se observa, en el promedio para los países del OCDE, que los niños superan a las niñas por 12 puntos.

Sin embargo, en habilidades de lectura, son las niñas que superara a los niños. Efectivamente, en todos los países del estudio las niñas obtuvieron mejores evaluaciones de lectura que los niños, y en la mayoría de los países, con diferencias de puntos por arriba de los 25 puntos.

Por tanto, los resultados PISA muestran que las niñas pueden ser tan buenas en matemáticas como los niños. Usar el argumento contrario implica necesariamente que los niños son inhábiles para leer. Pero dado que no hay un prejuicio social sobre la capacidad de leer de los varones en comparación con las féminas, pues es falaz tal idea.

Son los prejuicios sociales que pueden detener a una muchacha para seguir una vocación relacionada con las matemáticas (científica o ingeniera), la realidad es que las capacidades matemáticas de las mujeres son tan buenas como las de los hombres.

Para terminar mi idea les dejo este fragmento de los Simpsons donde Lisa descubre que puede hacer matemáticas como cualquier niño . Les recomiendo ver el episodio completo



Ahora sólo falta derribar los otros prejuicios de la lista mencionada... Pero esa, esa es otra historia

Comparando la inversión en educación vs. gasto militar por país (infografía interactiva)

Todos los países latinoamericanos y  España invierten más en educación que en militarización
La imagen que encabeza este post fue tomada estudio internacional sobre educación que presenta la  Deutsche Welle (DW). Es una infografía extraordinaria.


La infografia claramente muestra el compromiso de los gobiernos de cada país por mejorar el nivel educativo de la población, y lo compara con el gasto militar. Así encontramos que países como Oman utiliza más de su Producto Interno Bruto para financiar a su ejército que proporcionar educación, muy mal por ese gobierno >:(

Estados Unidos, cuenta con un alto PIB pero porcentualmente gasta un poco más en educación que en el ejército.

De lado latinoamericano, es notable que Cuba invierte mas del 12% de su PIB en educación y alrededor de un 4% en el ejército. Parece que este país tiene clara que debe reforzar estas dos áreas. Ahora bien, México, como muchos otros países latinoamericanos invierten mucho más en educación que en el ejército; claro cada uno de ellos en base a sus recursos se localizan con el promedio de los países.


Otro caso, que me llama mucho la atención, España y Alemania están con cifras muy similares, igual invierten más en educación que en sus fuerzas armadas. 


Pues bien, creo que esta gráfica nos da buenas noticias en lo general sobre lo que le interesa a los países para sus poblaciones. Ahora, me falta comparar una gráfica similar sobre la inversión en ciencia y tecnología. Espero encontrarla.

Una línea de tiempo de las partículas del modelo estándar, las virtudes de la paciencia

Paso mucho tiempo para idear las características y luego
observar el bosón de Higgs. Hoy el modelo estar esta compleot
El 4 de julio, investigadores del CERN confirmaron el descubrimiento de una partícula que se parece mucho a la bosón de Higgs. Esta era la partícula más buscada en el ahora completado modelo estándar, la mejor teoría disponible para explicar cómo el universo trabaja en todos los aspectos con excepción de la gravedad, que sigue siendo el feudo de la teoría general de Albert Einstein. El modelo divide a las partículas elementales en dos familias. Primero, están los fermiones, un grupo compuesto de quarks (como los que forman a los protones, y neutrones en el núcleo atómico) y leptones (tales como los electrones que orbitan el núcleo, y los elusivos neutrinos). Luego tenemos a los bosones: que coadyuvan a que los fermiones interactúen, y el bosón de Higgs, cuyo rol es dotar a los otros con masa. El concepto de Higgs fue introducido en 1967, de modo que tomo casi 48 años ir de la idea a la observación. Ninguna de las otras 16 partículas de modelo fue tan complicada de demostrar. De hecho, como muestra la gráfica las partículas muón y tau fue fueron descubiertas antes de que alguien predijera su existencia. Ambos son leptones, versiones pesadas de la familia del electrón, que fue la primera partícula elemental observada, por J.J. Thomson en 1897. A través de la noción de una unidad negativa de carga eléctrica rondaba desde 1930, la palabra electrón fue acuñada por George Johnstone Stoney. Mientras que el positrón, el gemelo de antimateria del electrón (ausente de esta gráfica, pues en términos del modelo estándar, las partículas y sus anti versiones son dos lados de la misma moneda) apareció en las ecuaciones en 1928, y se observó cuatro años después.

Cuando el Dr. Freud te recomendaba cocaína y los médicos fumar Camel para mejorar tu salud

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El camino del progreso científico nunca ha sido lineal. Por el contrario, se basa en la controversia, el debate; los múltiples experimentos y explicaciones. Por ejemplo, es claro que son los progresos en la medicina los que han aumentado considerablemente la expectativa de vida de la humanidad. Como afirman Enrique Castro y Bernardo Mendoza del CIO y que nos muestran esta gráfica en el artículo: Las ciencias biomédicas contra la ¿"medicina alternativa"? Sin embargo, este artículo hace parecer que la ciencia es un proceso suave que permea por la mente de los investigadores y alcanza sin resistencia a la población, como si este fuera un canto espiritual que une criterios y conciencias. FALSO, el proceso científico se basa en el conflicto y contraste de ideas, y estos son mis ejemplos para el argumento.

Freud dealer y cocainomano
Somos criaturas de nuestro momento histórico, pues funcionamos con la información e interacciones que nos rodean. Así lo que hoy nos parece aberrante antes pudo ser una norma, y lo que antes era aceptado socialmente, hoy puede ser una práctica descabellada. Por ejemplo, hoy existe una clara oposición social al uso de de drogas duras y suaves, ya sea por recreación o incluso fines terapéuticos. Pero cuando apenas se contaba con información de sus dañinas consecuencias, pues muchos médicos experimentaron con drogas diversas con sus pacientes, con ellos mismos e incluso sus seres queridos.

Antes de ser famoso y considerarse el padre del Psicoanálisis, el joven Sigmund Freud usaba y recomendaba indiscrimidadamente la cocaína como remedio para toda clase de enfermedades e incluso le enviaba sus miligramos de coca a su novia; ¡en lugar de flores le enviaba droga a su prometida! Así lo registra un episodio de biografías de canal Histrory:


Después de contar con claros datos de los peligros de la cocaína, parece que Freud nunca hizo una declaración pública de los riesgos de su consumo. Por otro lado, Freud era un adicto a fumar puros, parece que fumaba 20 puros al día, lo que lo causo un grave cáncer oral.

Lo que el medico receta, un buen y largo cigarro 
Vía flickr
Y el hábito tabáquico del Dr. Freud nos lleva a mi otro ejemplo, más reciente y del área de la publicidad. Desde los años 20 hasta los 50, los tabacaleros usaron a médicos y similares en sus anuncios para recomendar los “beneficios de fumar”, ellos decían: ‘Cuida tu salud, fuma Chesterfield’, ‘L&M, justo lo que el médico te mandó’. Más en concreto, en 1946 la compañía RJ Reynols lanzó una campaña agresiva para minimizar los miedos crecientes de que fumar era causa de enfermedades. Así, proporcionó cigarrillos gratis a doctores, y luego les preguntaba que marca fumaban, así realizó su encuesta amañada. De modo que RJ Reynols, después, podía afirmar con números que “miles de doctores de E.U. preferían fumar Camel antes que cualquier otra marca de cigarros”. Siguiendo esta línea de pensamiento, a mediados de los años 50, la compañía Lucky Strike lanzaba frase como que ‘20.679 doctores aseguran que los Luckies son menos irritantes’, ‘La protección para tu garganta contra la irritación y la tos’. Y no faltaban los anuncios que exaltaban las bondades del tabaco para mantenerse alerta, hacer la digestión, aclarar la garganta o combatir el estrés.

Estos dos comerciales viejos de TV son prueba de esta clase de publicidad



Artículos científicos a favor de fumar una marca de cigarrillos
Vía Flickr
En 1949, el “Journal of the American Medical Association” publicó supuestos estudios científicos que demostraban que los cigarrillos de Phillip Morris eran menos irritantes y sugería a los médicos que los recomendaran a sus pacientesA detalle de esto da cuenta Martha N. Gardner, y Allan M. Brandt, en su articulo “The Doctors’ Choice Is America’s Choice” The Physician in US Cigarette Advertisements, 1930–1953. Esta clase de articulos son los que olvida E. Camus y amigos cuando exaltan a ultranza el proceso de revisuón de pares de las revistas científicas. Y es que no es un artículo el que le ha dado progreso a la ciencia, es el abierto debate, el contraste continuo de ideas. 



Manipulando a los más inocentes
Y es que entre 1930 y 1940 fumar era la norma en la sociedad Americana. De modo que las empresas del tabaco utilizaban todos los medios de comunicación e iconos posibles para incitara a la gente a fumar. Incluso los dibujos animados, así los Picapiedra recomendaban sus largos cigarrillos


Hay que aprender del pasado
De estos episodios hay mucho que aprender. Así, cuatro ideas quiero resaltar:
1) Cuidado con los estudios patrocinados. Suelen tener un sesgo a favor del patrón. En concreto, las encuestas son poco fiables como estudios científicos, de eso hemos dado cuenta también en un post anterior sobre casas encuestadoras y elecciones. 2) No porque una figura de autoridad nos diga que hacer, hay que hacerle caso. 3) La ciencia es un proceso que se basa en pruebas y que crece en base al escepticismo. 4) Cuidado con que le metes al cuerpo.

Ahora con esta información podemos analizar publicidad más actual y tener una idea de sus métodos. Pero esa... esa es otra historia. 

Más carteles de esta clase de publicidad se pueden encontrar en wellmedicated

Empresas encuestadoras a rendir cuentas por su falta de exactitud.

Como físico puedo asegurar que nuestro trabajo consiste en medir diferentes parámetros de muy diferentes objetos de la naturaleza para hacer predicciones sobre el estado (presente y futuro) de tales objetos; y además debemos presentar la metodología y los intervalos de incertidumbre para que sea claro la calidad de tales mediciones. Como gremio hemos tenido mucho éxito; un ejemplo claro es el anuncio reciente del CERN de la confirmación experimental del boson de Higgs, una partícula experimental que se predijo hace más de 40 años.

Sin embargo, el proceso de medición, el análisis de datos y la interpretación también se puede usar en otros ámbitos. Por ejemplo, en ciencias sociales, más en concreto las encuestas que se utilizan para predecir una empresa presidencial. Así bien en E.U., en la contienda Obama-McCain, la discrepancia entre el resultado final y lo predicho por las encuestadoras fue de 0.9%. Lo que es un excelente resultado para las empresas encuestadoras americanas, pues esta clase de exactitud les permite ganar credibilidad, el activo más importante en comunicación.

En México, acabamos de pasar por un proceso electoral. Las empresas encuestadoras afirmaban que la diferencia entre el primer sería de entre 16-18 puntos porcentuales . Se equivocaron, pues la diferencia resulto ser de 6.62%; es decir la diferencia es de entre 9.38-11.38 puntos porcentuales. Lo que implica que la exactitud de este caso es mala, muy mala.

No estamos hablando de las encuestas de salida de las casillas electorales, pues en estas la gente ya votó. Hablamos de las encuestas que se hacen con una semana de anticipación (incluso más tiempo atrás); estas encuestas son delicadas porque se usan como parte de la propaganda para obtener más votos. Lamentablemente, los encuestadores no aumentan su margen de error cuando la gente muestra un rechazo claro para participar en una encuesta, lo cual puede ser la principal razón de su fallo.

Pero los mismos encuestadores no mencionaron que podían tener un error claro metodológico, que la predicción no podía ser buena. Ahora, estas mismas empresas son fuertemente cuestionadas por su falta de exactitud. Más aún, estas empresas llevan doce años equivocándose de varias maneras. Hasta este momento, estas empresas de medición de opinión cobran mucho por un producto mediocre. Ya veremos qué pasa con estas empresas en los meses por venir.

En este audio, Roy Campos es fuertemente cuestionado por su falta de exactitud.

En este otro video, el mismo Roy campos, ya más preparado para argumentar, defiende su trabajo como medidor de opinión

Sólo quiero rematar con una premisa de la física: Sin importar en que parte del Universo nos encontremos, si repetimos las mismas condiciones del experimento, obtendremos el mismo resultado. Y este es el poder de la física, el poder de la predicción.

Inmensa formación de ingenieros en México

De acuerdo con el portal el catalista, en México existen 451,000 inscritos en carreras técnicas e ingenierías. Mientras que en Estados Unidos hay 379,000. Así que México tiene una gran potencial de desarrollo tecnológico, pero también de aportar mano de obra especializada.

Más aún, utilizando cifras de la ANUEIS calculamos que entre los años de 2008-2009, y considerando carreras de ciencias exactas y naturales, además de las carreras de ingeniería y tecnológicas; entonces, en México hay 820,805 estudiantes con un perfil científico, tecnológico.

¿Qué hacer con tal masa de ingenieros y cientificos?
A mi vista hay dos vías. La primera es tener una política clara de estado que incorpore a estos ingenieros y científicos a los diferentes ámbitos de la sociedad; vamos, que tengan empleo estos egresados. Desde el lado del gobierno o de la iniciativa privada; se deben fomentar macro proyectos donde se pueda usar ese talento; pero también incentivar la creación de empresas de Investigación y Desarrollo (las famosas I+D), de modo que quien no se cuele a un proyecto patrocinado por el estado o por una compañía ya establecida, pues que cree su propia fuente de ingresos. Estamos hablando de proyectos en serio, no de apariencias.

La segunda vía es esperar que estas personas con habilidades extraordinarias salgan del país, sean altamente productivos fuera de su país, y que de vez en cuando se acuerden de su comunidad. Esta segunda política de estado es la que usualmente se lleva a cabo, pues es sencilla, y muy cómoda; pues cuando un paisano triunfa todos los políticos se toman la foto con el ganador.

Finalmente, sólo quiero recordar que las reformas más importantes que cambiaron a China, que la transformaron en una potencia mundial, involucraron que sus ingenieros trabajaron dentro del país, y no afuera. Hay que hablar más en concreto de estas políticas de China… pero esa… esa es otra historia.

No apagues tu voz y dinos que carrera estudias o estudiaste :)

Cosa de economía: ¿Qué prefieres un regalo o un descuento?

Imagina que tu producto favorito (un café, por ejemplo) está de promoción y te dejan elegir entre una (sólo una) de estas dos opciones:

1) Un paquete con un 33% más de café gratis.
2) Un descuento del 33% respecto al precio habitual

¿Cuál prefieres? Contéstalo a la velocidad a la que estiras la mano en el supermercado, ¿qué prefieres?... Después, tomate un tiempo y dinos si cambio tu opinión.

Pues bien, de acuerdo con un artículo del The Economist, los vendedores se aprovechan de la ignorancia matemática de la gente para empujarlos a realizar una compra. Pues un estudio parece mostrar que la gente prefiere algo extra de producto que un descuento en sus compras.

De hecho la gente suele tener problemas para saber cuánto es el pago final después de pasar por un descuento del 20%. Más aún aprovechando que la gente es ciega a los números, los vendedores, a veces,  aplican dobles descuentos. Así por ejemplo, un producto puede tener un descuento inicial del 70%, y le añaden un descuento extra del 30%. Esto no significa que el producto sea gratis, en realidad quiere decir que tú debes pagar 0.21 pesos por un producto que vale 100 pesos, por ejemplo. ¿Qué pasaría si a un descuento de 30% se la añade un 70%? ¿es mejor o igual que el anterior?

Parece que nuestra voluntad está más dispuesta a ceder cuando nos ofrecen un extra tangible, que un descuento. Pero, piénsalo un poco más, si el descuento fuera del 100% significaría que por poner tu cara bonita te regalarían un producto. En caso de aceptar el regalo, pues pagas uno y te llevas dos. La primera oferta es mejor

Así que la próxima vez que vallas de compras, lleva tu calculadora.

Finalmente, estoy seguro que si nuestros estudiantes hacen diferentes ejercicios matemáticos/prácticos  basados en el uso de dobles o triples descuentos y donde se presenten las opciones de regalo vs. descuento pueden hacer que nuestros estudiantes mejoren su economía personal y tal ves obtengan mejores calificaciones en pruebas tipo PISA, pero eso... eso es otra historia.

¡Muerte a las gráficas de pastel!! Las 3 razones porque las debemos evitar

He de confesar que usado las gráficas de pastel, incluso en artículos académicos. Ahora sé que usar ese tipo de visualización de datos es un error.


Esta clase de gráficas son populares porque pueden dar una sensación de reparto de un todo entre las partes. Sí, suena a un concepto de educación básica, pero no añade más elementos comunicativos.


Estas algunas razones por las cuales este tipo de gráfico se debe evitar:

1) Ni los colores ni los tonos tienen un significado que mejore la compresión de datos.
El cambio de colores no enfatiza a una sección e particular.
Utilizar cambios de tono evita confusiones
obre  la jerarquía que queremos mostrar
con nuestros datos
Efectivamente, programas como Excel añade colores y tonos sin un criterio comunicativo. Un gráfico de alta calidad debe usar los colores y tonos como identificadores y además como medios para mejorar la comunicación.Ya en un anterior post, demostré que en una imagen con múltiples curvas, el uso correcto de colores y tonos permite identificar los datos de importancia. En esa ocasión concluimos que en la imagen con varias curvas o barras, la más oscura (o llamativa en color) debe ser la más importante en nuestra historia. En los gráficos de pastel, el color es indiferente, no proporciona más información.

Da clic para agrandar la imagen.
¿Crees que parece un pac-ma?
Más aún, sin importar la selección de colores y tonos el diseño de como se muestran los datos debe verse bien, muy bien sin importar el formato (impresión, poster, presentación web, etc.) y sin importar la impresión es blanco-y-negro o a color. Tal calidad es muy difícil de obtener en las gráficas de pastel.

Con todo el unico caso donde el color puede servir para enfatizar unos datos, pues es en el pac-man (LOL).


Este es un ejemplo del uso de gráficas
de barras que aclara el orden jerárquico
que deseamos mostrar
2) Hay una ausencia de orden jerárquico en los gráficos de pastel. En las imágenes con curvas o barras se puede definir un orden, ya sea de derecha a izquierda o de arriba hacia abajo. En el caso de que las curvas se intercepten, ya sea por medio de cambios significativos en el color/tono o bien por medio del grosor de la línea se puede definir la importancia en la información mostrada. Sin embargo, en las gráficas de pastel es poco clara esta jerarquía, en realidad cuando un pedazo del pastel es notablemente más grande que los otros, sí se presenta jerarquía, pero no necesariamente es que nos interesa mostrar.

¿Cuántas veces es más grande
el área del círculo mayor?

3) Las diferencias angulares y bidimensionales son difíciles de diferenciar. Hagamos un ejercicio sobre percepción de áreas. En la siguiente imagen, el círculo pequeño tiene área unitaria; entonces, a golpe de vista ¿cuántas veces es más grande el área del círculo grande?. Usualmente, no se responde la respuesta correcta. ¿Tú lo lograste?


Los ángulos presentan el mismo problema. La imagen es un ejemplo, no es claro que tan grande el ángulo del área azul respecto a la roja.


¿Cuántas veces es más grande el ángulo
del área roja respecto al área azul?

En realidad nuestra percepción es adecuada para diferenciar longitudes. Por ello son más fáciles de leer las graficas de barras.

¿Quien respalda estas ideas? 

Estos no son pensamientos contra las gráficas de pastel no son delirios solitarios, hay quien respalda esta fiebre.  Por ejemplo, Stephen Few en  Perceptual Edge. Visual Business Intelligence Newsletter. August 2007. 

E. Tufte también tiene criticas fuertes sobre el uso de esta clase de visualización  Y para terminar esta lista de apoyo, Cole Nussbauumer en su blog nos muestra muchos de los argumentos que han inspirado esta entrada.


Pero quiero ir más allá, por eso les dejo una colección de equívocos en el uso de estas gráficas. Seguramente muchas de estas pifias son resultado de una distracción, pero también puede ser que el mismo gráfico no permita mostrar a golpe de vista tales errores. Así que, da clic para agrandar y busca el error en estas imágenes.




Finalmente, creo que la únicas graficas de pastel que son buenas, son las de comida, como esta :)



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