♪ [música] ♪
[Thomas Stratmann] Hola.
En las próximas series de videos
les vamos a dar una herramienta
nueva muy útil
para ponerla en su caja de herramientas
de Understanding Data
regresión lineal.
Imaginemos que tiene esta teoría.
Ha visto que personas atractivas
parecen tener ventajas especiales.
Y se pregunta
"¿Dónde más se podría ver este fenómeno?".
¿Qué tal el caso de los profesores?
¿Es posible que los profesores atractivos
obtengan ventajas especiales también?
¿Es posible que los estudiantes
los traten mejor
llenándolos de evaluaciones
mejores de los estudiantes?
Si es así, ¿el efecto de la apariencia
en las evaluaciones
es grande o muy pequeño?
Supongamos que un profesor nuevo
está comenzando en una universidad.
Buenos días, amigos.
¿Qué podemos predecir sobre su evaluación
con solo mirar su apariencia?
Dado que estas evaluaciones
pueden determinar los aumentos salariales
si esta teoría fuera cierta,
veríamos a profesores recurrir
a tácticas sorprendentes
para mejorar sus puntajes.
Supongamos que quería saber
si las evaluaciones mejoran
con una mejor apariencia.
¿Cómo haría para probar esta hipótesis?
Podría recolectar datos.
Primero, le pediría a los estudiantes
que califiquen en una escala del 1 al 10
qué tan apuesto les parece un profesor
lo que les da un puntaje
de atractivo promedio.
Luego, puede extraer las evaluaciones
de enseñanza del profesor
de 25 estudiantes.
Veamos estas dos variables al mismo tiempo
usando una dispersión.
Pondremos el atractivo
en el eje horizontal
y las evaluaciones del profesor
en el eje vertical.
Por ejemplo, este punto
representa al profesor Peate
que recibió un puntaje de atractivo de 3
y una evaluación de 8.425.
Este de aquí es el profesor Helmchen
que es muy atractivo.
Y obtuvo un puntaje de atractivo alto
pero una evaluación no muy buena.
¿Pueden ver una tendencia?
Mientras nos movemos
de izquierda a derecha
en el eje horizontal,
de lo feo a lo atractivo
vemos una tendencia ascendente
en los puntajes de evaluación.
Por cierto, los datos
que revisamos en estas series
no son inventados
vienen de un estudio real,
realizado en la Universidad de Texas.
Si se preguntan, "pulcritud" es una manera
elegante y académica
de referirse a lo atractivo.
Con las dispersiones, puede ser difícil
distinguir la relación exacta
entre dos variables
sobre todo, cuando los valores
fluctúan un poco
si nos desplazamos de izquierda a derecha.