♪ [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.
Una manera de suprimir esta fluctuación
es dibujando una línea recta a través de la nube de datos
de manera que esta línea resuma los datos
lo más aproximado posible.
El término técnico para esto es "regresión lineal".
Más adelante, hablaremos sobre cómo se crea esta línea
pero por ahora supongamos que la línea encaja con los datos
lo más aproximado posible.
¿Qué nos puede decir esta línea?
Primero, vemos rápidamente
si la línea se inclina hacia arriba o hacia abajo.
En nuestro conjunto de datos, vemos que la línea se inclina hacia arriba.
Esto confirma lo que especulamos antes
con solo observar la dispersión.
La pendiente ascendente significa que existe una asociación positiva
entre los puntajes de atractivo y de evaluación.
En otras palabras, en promedio
los profesores más atractivos obtienen mejores evaluaciones.
Para otros conjuntos de datos, podríamos ver una asociación más fuerte.
O podría tener una asociación negativa.
O quizás no obtendría ninguna asociación.
Y nuestras líneas no tienen que ser rectas.
Pueden ser una curva para encajar los datos cuando sea necesario.
Esta línea también nos brinda una manera de predecir los resultados.