No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Falacia del francotirador de Texas

11/24
Recursos

Aportes 85

Preguntas 2

Ordenar por:

Los aportes, preguntas y respuestas son vitales para aprender en comunidad. Regístrate o inicia sesión para participar.

Les dejo como aporte este video en YouTube para tener otra perspectiva sobre la falacia del francotirador de texas --> https://www.youtube.com/watch?v=_tcBsryYd6s

A todos nos ha pasado que vas respondiendo un examen y ya llevas varias C seguidas, crees que esta mal, pero no tomas en cuenta que aleatoriamente es posible

Creo que esto era muy frecuente durante mi carrera de Ing. Electrónica. En los laboratorios a veces solo tomabas los resultados que se corerspondían con lo que sabías que debías obtener y obviabas todos los demás.

Este es un ejemplo de los impactos que recibian los aviones estadounidenses durante la segunda guerra mundial. Al ver la imagen se piensa que las zonas con mayor cantidad de impactos son las que tienen que ser reforzadas o mejorara el blindaje, pero es exactamente al revés, estos impactos son de los aviones que SI regresaron del combate.

Hola,

En mi caso fueron los diferentes laboratorios de la universidad. Ajustamos los datos para tener una respuesta muy cercana a la teórica con el fin de evitar problemas al momento de hacer conclusiones o análisis.

  • “Hoy soñé que tenía doce años. En la lotería salió el número 3. El sueño lo advirtió porque 1+2=3”.

Los títulos de las clases de David Aroesti, siempre de hacen anhelar ver la clase, te despierta la curiosidad en todo momento.

Pensaba que uno de los metodos era recopilar datos y luego analizar, veo que es un metodo que me llevaria a la falacia del francotirador

Supongo que es algo muy común y parte de la razón por la que los horóscopos son tan populares.

Excelente la Falacia del Francotirador.
“La gente tiende a enfocarse en lo que se hizo bien y no también en lo que se hizo mal”

un buen ejemplo de la falacia del francotirador es Alienígenas Ancestrales, todo ajusta “sospechosamente bien”

Todas las pseudociencias y teorías de conspiración hacen uso de está falacia, desde la homeopatía hasta los que creen que la Tierra es plana. Por poner el ejemplo de la homeopatía (o cualquier medicina ‘alternativa’), primero dicen que X producto cura alguna enfermedad, y después buscan testimonios para comprobar lo que dicen, pero no toman en cuenta a todas aquellas personas que no les funcionó.

Hay quienes esto lo conocen como “Cucharear” los resultados.
Cuando se hace un experimento y se obtienen datos fuera de lo predicho, se encajan a fuerza en el modelo.

Alguien sueña con el número 7 y juega algo…
No sale el 7 y sale el número 362
Se da por confirmada la premonición, alegando que 3+6-2 es igual a 7

En analítica web es común tratar de recolectar la mayor cantidad de datos y después buscar patrones en ellos.

Se presentan con bastante frecuencia en ciencia, en investigaciones o reportes de algún laboratorio se tiene la necesidad de que los resultados obtenidos en la parte experimental empalmen casi perfectamente con los teóricos y no como realmente se obtuvieron, se manipula la información obtenida para obtener un resultado deseado, a lo cual muchos lo conocen como “cuchareo”

Me acabo de dar cuenta que justo al analizar los posts de Facebook de la empresa traté de sacar conclusiones a partir de los datos, pero debí probar hipótesis, porque probablemente estoy matando tipos de contenido que no han demostrado su valor.

Falacia del francotirador de Texas


  • Esta falacia se da cuando no se toma la aleatoriedad en consideración.
  • También sucede cuando uno se enfoca en las similitudes e ignora las diferencias.
  • Cuando fallamos al tener una hipótesis andes de recolectar datos estamos en alto riesgo de caer en esta falacia (es muy común en Data Science).

Un hombre dispara directamente al establo, y dispara por todas partes y una vez que ya termino de disparar, pinta la diana. La “Hipótesis” no estaba puesta antes de que empezara a disparar sino que la puso "Ad Hoc " es decir, se adecuo directamente a los datos que tenían, no de manera inversa. Tampoco se toma en cuenta la aleatoriedad al pintar directamente la diana.

Esto sucede en muchos lugares, como cuando alguien se enfoca en las empresas que si le funcionaron e ignora las que no le funcionaron. Es decir, una vez que ya hizo todas sus empresas dice “Soy un gran emprendedor por que esta me funciono”.

Para que nuestras conclusiones sean validas/correctas tenemos que extraer muestras aleatorias y representativas, si fallamos en uno de estos casos, probablemente nos encontremos con un error de prejuicio o con la falacia del francotirador de Texas.

Falacia del Francotirador de Texas
Sucede cuando no se toma en cuenta la aleatoriedad, enfocándonos demasiado en las similitudes e ignorando las diferencias, o cuando recolectamos datos antes de tener una hipótesis generando así hipótesis ad hoc, es decir adecuada (con calzador) a los datos obtenidos
Ejemplo
En un estudio en Suecia se llegó a la conclusión de que los cables de luz causaban cancer, puesto que había un número considerable de personas con la enfermedad que vivían cerca a un nudo de muchos cables. Sin embargo esta cantidad de personas enfermas puede explicarse por la aleatoriedad.

Como dijo Carl Sagan en su programa Cosmos, cuando estaban mirando hacia Venus.
Observación: No se puede ver nada
Conclusión: Dinosaurios

https://youtu.be/GKnCk9Ab-rA?t=2150

Es el mismo Sesgo de Confirmación: hace que queramos confirmar y ver la evidencia de todo lo que ya creemos:

  • Creo en fantasmas y escucho un ruido: debe ser un fantasma

En Perú cuando empezó la pandemía extrañaba que sean ciertos distritos los que tuvieran más casos. Resulta que eran los distritos donde hacían más pruebas rápidas mientras que los distritos en los que no hacían las pruebas rápidas figuraban al final de la estadística como si no tuvieran casos de covid-19.

Hola.
Creo que se ha cometido una pequeña confusión.
Al inicio del vídeo dice textualmente:
“Cuando fallamos al tener una hipótesis antes de recolectar datos…” pero en palabras del profesor se menciona:
"… una forma muy común de caer en este error, es comenzar a recolectar datos antes de tener una hipótesis… " creo que es ambiguo.
Solo recolecto la información que pueda para no caer en falacias. Jijiji.

Esto me recordó al overfitting que es cuando un resultado de un análisis es alto con datos de entrenamiento pero muy bajo en los datos reales, pues se adecuó tanto al entrenamiento que en la realidad es simplemente malo

Por eso aparecen los llamados cisnes negros.

Seria genial que incluyeran una clase de “Contraste de Hipótesis”

muestras aleatorias y representaativAS

Muchas veces si vas a realizar un examen y te dicen la respuesta y confías mucho no te detienes a ver si es realmente correcta o si cambio el contexto de la pregunta del examen y caes en lago similar a lo que se expone en la clase.

Les comparto un fragmento de la película Focus protagonizada por Will Smith y ‎Margot Robbie en donde se puede evidenciar la falacia del francotirador de Texas al elegir un numero de algún jugador de la cancha de una manera “aleatoria”.
Especificamente la explicación comienza en el minuto 1:57 por si se quieren adelantar.

Cuando culpan a los videojuegos de violencia cuando ven a alguien cometer un delito y ver que le gustaban los videojuegos.

Hoy en día esto es una de las críticas de a los economistas modernos - esperamos que pase un hecho exógeno para estudiar posibles causalidades. Por ejemplo, una crisis por covid (hecho exógeno) causa crimen - de esta forma solemos decir que hay causalidad. Pero a la hora de la verdad estos trabajos no nos dan muchos indicios de porqué sucede el crimen, por el covid es una situacion poco comun. Por esto la academia a recibido muchas críticas y es un ejemplo del francotirador de texas

La falacia del fracotirador se ve comúnmente. Como dice Daniel Khaneman, el sistema 1 del cerebro va por lo rápido, lo que gasta menos energía. Y el sistema 2 es el que analiza.

Dentro de esta falla analítica, encontramos muchos errores de observación, en el que no tomamos en cuenta todo lo que está a nuestro alrededor sino que unos solos aspectos.

Para imaginar esta falacia, tomemos a un parcero, que está disparando en el establo, pero por todas partes. Luego de ello, se dirige a dónde están los tiros, y pinta la Diana. Pensando que estuvo bien.

Una de las formas más comunes de caer en el error del francontirador, es que fallamos en tener un hipótesis antes de recolectar datos, lo que hace que no tengamos una orientanción para tomar y analizar esos datos. Lo más interesante, es que este error sucede mucho en el Data Science.

Esta falacia, también sucede cuando uno se enfoca en las similitudes e ignora las diferencias.

La falacia del francotirador de Texas, se trata de no tomar la aleatoriedad en concidenración.

“Se ignora un muestreo representativo y aleatorio por el deseo de confirmar una hipotesis” me parece otra perspectiva valida y no es exactamente lo que dijo David.

En general las sustentaciones teóricas de la astrología caen en la falacia del francotirador o en prejuicio de muestra

Ejemplo que se hace muy común: cuando va a iniciar el partido de futbol y los comentaristas mencionan datos históricos a favor para inflar la expectativa respecto al partido (aplica para otros deportes).

el método científico me lo enseñaron en primero de secundaria

Yo lo hago mucho… con mis proyectos webs. Veo Google analytics y empiezo a buscar patrones e hipotesis… Nunca creo que fuera un error.

Recuerdo que en mi anterior trabajo sólo nos enfocamos en vender a mujeres porque descubrimos que el 70% de nuestros clientes eran de éste género, pero no nos enfocamos en saber como venderle más a un hombre o en validar la hipótesis que surgió erróneamente luego del análisis de datos.

Yo creo que es lo que esta pasando actualmente con el covid-19,

El ejemplo del puente: ¿Si pasas por un puente y se rompe está mal el diseño?
Respuesta: Depende, ¿Qué pasa si alguien te quería atacar? ¿Estaba mal el diseño o estaba bien?

La lección màs valiosa de esta clase y en general de este increible curso es que si existe un patrón para determinar con mucha acertividad una probabilidad, el problema es que el patrón a veces no es tan facil de determinar y sencillamente se toma un valor erroneo, dañando toda la predicción.

Pero cabe recalcar que el mundo de la fisica_(no quantica)_ y todo lo que podemos calcular con los computadores es determinista, es decir si tiene un patrón (inclusibe las muestras random de la libreria de Python) y que es trabajo del cientifico de datos estudiar más a profundidad el problema para encontrás la asociación correcta.

Parte de la crítica a libros del tipo “Outliers” de Malcom Gladwell y el principio difundido (no generado por él) de las 10,000 hrs el cual plantea este número de horas de práctica para lograr mastery en cualquier área; Si bien es interesante la premisa, los ejemplos son aislados, atípicos y sin considerar otros factores más determinantes;

Primero hay que tener una hipotesis, conseguir los datos posibles que pueden falsear la hipotesis o comprobarla.

es parte de la investigación cientifica

Cuando no se toma aleatoriedad en la muestra estamos sesgando los datos, por lo tanto el experimento que hagamos estará forzado a cumplir la hipótesis que queramos a la fuerza. Por eso es importante primero plantear una hipótesis y después realizar experimentos, es como hacerse preguntas excistenciales, ¿ que quiero? ¿para que? ¿que quiero comprobar? ¿cual es mi voluntad?

Es importante tener en cuenta que en la práctica de algunas ciencias sociales como la Economía, el investigador muchas veces no es el que recolecta los datos. Los datos están dados Ex-ante a las hipótesis que se desean probar. Esto sucede cuando se trabaja con datos no experimentales.

Trabajando para una cervecera, investigaba motivo de bajas en ventas. Viendo información de ventas de otros CEDIS encontré una venta muy superior a lo habitual a un precio muy barato (señal de venta a mayoristas que pueden invadir tu zona). Con la emoción lo informé rápido a mi jefe, quien avisó al Gerente General… A penas alcancé a evitar que escalara aún más, se trataba de una venta por promoción especial a una cadena de autoservicio… Sobra decir que me llamaron la atención…

Esto se presenta muchisimo en empresas mas bien procesos donde el control estadistico de calidad es nulo o es deficiente, donde constantemente para acomodar las muestras se cambia el Limite Superior y Limite Inferior para hacerlas quedar dentro del rango de aceptación, cuando en realidad se deberian rechazar por no cumplir las especificaciones tecnicas como unidades defectuosas o producto clase B.

Un número que se nos pega, y lo vemos a lo largo de un día reflejado en operaciones matemáticas y pensamos que es un numero de la suerte o algo.

Notas:
Cuando tenemos una hipótesis sin haber recopilado datos antes. Lo más común es caer en la Falacia del francotirador de Texas.
También cuando nos enfocamos en similitudes e ignoras las diferencias.

El 5G es cancerígeno. Equisde

Asumir que porque en determinados proyectos un perfil de profesional se ha comportado de cierta manera (siendo la misma profesión pero encarnada por diferentes personas). Asumir que todas las personas de una región en particular se comportan siempre de la misma manera: las personas de las regiones costeras son todas bulliciosas y hablan a los gritos siempre.

Esto a veces sucede cuando se realizan ensayos de propiedades de materiales y ya partes de que tienen que cumplir un determinado valor mínimo para cumplir la norma. A veces se asocia que una muestra esta por debajo del valor esperado y se termina descartando este valor para que no “distorsione” el promedio. Justamente sucede lo contrario.

Al querer validar un proyecto de emprendimiento, la edad y otros aspectos de la población objetivo los dejamos muy generales, vagos y amplios, de modo que los terminamos definiendo después de haber hecho las encuestas de acuerdo a lo que mayor frecuencia tuviera entre las personas que nos habían contestado. El proyecto fue inviable pero literalmente estuvimos dibujando la diana al rededor de las respuestas que nos parecían convincentes jajaja

Estudie en una “universidad top” y mi asesor de tesis me recomendó usar la hipótesis que mejor se ajustara a mis resultados.

Esta clase me está haciendo pensar…

En la universidad con los examenes de seleccion multiple con unica respuesta, se comienza a dudar sobre resultados similares y seguidos

Creo que es algo que a uno le pasa por la red en la que se mueve, es decir si uno se mueve con deportistas cree que a todo el mundo le gusta el deporte. Me paso mucho en la universidad con los temas políticos y económicos, y sin entrar en controversia le paso a muchos colombianos con el “si”, muchos creían que iba a ganar por mucho, me incluyo entre ellos.

En los bancos cuando generan nuevas campañas de crédito, primero crean la campaña, la lanzan y después analizan a los clientes el por que si o no los clientes solicitan el nuevo Crédito

En mi trabajo actual algunos clientes me dan miles y miles de encuestas para generar un proceso de nlp y solo me dicen que busque a ver que encuentro. Siempre se molestan cuando les pido que me aclaren y me comenten sobre q tipo de encuestas son, cual es la naturaleza de su negocio, hace cuanto operan, etc etc.

Falacia del francotirador = “La gente ve, solo lo que quiere ver.”

el latinoamerica cuando se hacen datos comparativos de estadísticas, Bolivia sale en los primeros lugares en muchas cosas y el error es en medir en %, cuando las poblaciones son muy variadas, en caso de feminismos Bolivia tiene 11 millones de habitantes, comparado con Uruguay de 3 millones y Brasil con 209 millones, siempre Bolivia va salir primero, donde Bolivia va sacar mayor porcentaje de criminalidad que Brasil, si fraccionamos Brasil por estados, encontramos que el estado de Sao Paolo tiene 44 millones de habitantes y el estado mas pequeño de Roraima 400 000, no pasa del millon, pero si fraccionamos Brasil en sus estados y lo comparamos con Bolivia, entonces Sao Paolo tiene mas criminalidad que Bolivia, lo optimo seria medir por cada 100 mil habitantes

que interesante

Recolectar datos sin una hipótesis es un gran error. Al hacer eso, puede que recolectemos datos inútiles y arruinen o dificulten nuestro, luego, real propósito.

Comparto mis NOTAS:
La falacia del francotirador de Texas se da cuando no se toma la aleatoriedad en consideración.
También sucede cuando tomamos en consideración las similitudes y no tenemos una muestra suficientemente amplia como para determinar que estas similitudes son relevantes o no.
Es muy común en Data Science comenzar a recolectar los datos antes de tener una hipótesis.
Esta falacia consiste en adecuar la hipótesis directamente a los datos. Dentro de nuestra ecuación se debe considerar lo que hicimos bien y lo que hicimos mal para poder construir conclusiones válidas.

La gente queriendo adaptar sus realidades a las predicciones: ejemplo, interpretar un horoscopo que hablaba sobre lo que pasó la semana pasada considerando la Vagueza del mismo

Quiero recomendar, aunque ya he visto en otros comentarios. El LIbro “Pensar Despacio, Pensar Rapido” de Daniel Kanheman, https://www.amazon.com/Thinking-Fast-Slow-Daniel-Kahneman/dp/0374533555
y tambien los libros de Nassim Taleb como “El cisne negro” https://www.amazon.com/Black-Swan-Improbable-Robustness-Fragility/dp/081297381X

la importancia de no tener sesgos en las muestras

Esas imágenes de cableado me recuerdan donde vivo xd

NO estoy seguro si esto se podría considerar como una falacia del francotirador de Texas, pero aquí les cuento. Acá en Ecuador estamos en año electoral, se vienen las presidenciales en unos meses y el ambiente está todo una locura, las encuestas llueven por todos lados y a mi en lo personal me han llegado ya varias de esas por email, la más reciente que me vino hace dos días me preguntaba si ya había decido por quién votar y, luego que cuál era mi candidato escogido, tampoco nada fuera de lo común, pero después de eso, me llovían las preguntas en la misma encuesta sobre que si pienso que X candidato es de izquierda, derecha o centro, lo mismo con el candidato Y, y lo mismo sobre el candidato Z. Bueno a muchos nos les parecería raro que te pregunten eso último, pero a mi sí. Porque yo soy consultor político, y esa encuesta arrojaría datos absurdos como que la gente en mi país para estas elecciones prefiere un candidato, por ejemplo: de izquierda, derecha o centro. Y que basado en esos datos el candidato que de seguro contrató la encuesta tiene que mover su discurso de una forma en la que parezca que pertenece o que se inclina a esa tendencia o viceversa alejarse de esa tendencia, eso según cuál fue el más votado en la primera pregunta vs el menos votado, queriendo crear una correlación. Lo cual sería un gravísimo error.
Bueno ahí lo tienen, abran hilo para dialogar.

Es como las encuestas de politica, se ajusta al interes del politico de turno, o al que la financió.

A mi me pasó realmente. Desde que empecé a estudiar Data Sciense he buscado tambien información más avanzada (ignorando lo basico). Actualmente estoy aplicando mis conocimientos al negocio familiar y lo primero que hice fue generar los datos antes de tener si quiera una hipotesis. Al tener los datos pues nada era congruente pues eran muchos datos y no encontraba los necesarios para la hipotesis que me había planteado.

¿Cuál es la probabilidad de que nuestro ego influya en mirar solo los resultados que nos hacen quedar bien?

He visto varios comentarios sobre los laboratorios que algunos realizaron, y creo que me sumo a ellos.
En la universidad modificábamos los datos para que concordaran con la teoría y así evitar tener una mala nota. Sin realmente preguntarnos porqué daba así el dato.

Siempre recordare esto.

¿Qué hacer cuando uno llega a un lugar donde ya se recolectaron los datos y no hubo hipótesis? ¿Iniciar de cero?

Es como “maquillar” para que todo se vea bonito y no vean el error.