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♪ [música] ♪
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[Thomas Stratmann] Hola.
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En las próximas series de videos
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les vamos a dar una herramienta
nueva muy útil
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para ponerla en su caja de herramientas
de "Understanding Data".
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Regresión lineal.
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Imaginemos que tienen esta teoría.
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Han visto que las personas atractivas
parecen tener ventajas especiales.
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Y se preguntan
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"¿Dónde más se podría ver este fenómeno?"
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¿Qué tal el caso de los profesores?
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¿Es posible que los profesores atractivos
obtengan ventajas especiales también?
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¿Es posible que los estudiantes
los traten mejor
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con evaluaciones
mejores de los estudiantes?
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Si es así, ¿el efecto de la apariencia
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en las evaluaciones
es grande o muy pequeño?
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Supongamos que un profesor nuevo
está comenzando en una universidad.
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¿Qué podemos predecir sobre su evaluación
con solo mirar su apariencia?
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Dado que estas evaluaciones
pueden determinar los aumentos salariales
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si esta teoría fuera cierta,
veríamos a profesores recurrir
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a tácticas sorprendentes
para mejorar sus puntajes.
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Supongamos que quieren saber
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si las evaluaciones mejoran
con una mejor apariencia.
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¿Cómo harían para probar esta hipótesis?
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Podrían recolectar datos.
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Primero, le pedirían a los estudiantes
que califiquen en una escala del 1 al 10
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qué tan apuesto les parece un profesor
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lo que les da un puntaje
de atractivo promedio.
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Luego, pueden extraer las evaluaciones
de enseñanza del profesor
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de 25 estudiantes.
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Veamos estas dos variables al mismo tiempo
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usando un gráfico de dispersión.
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Pondremos el atractivo
en el eje horizontal
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y las evaluaciones del profesor
en el eje vertical.
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Por ejemplo, este punto
representa al profesor Peate
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que recibió un puntaje de atractivo de 3
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y una evaluación de 8.425.
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Este de aquí es el profesor Helmchen
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que es muy atractivo.
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Y obtuvo un puntaje de atractivo alto,
pero una evaluación no muy buena.
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¿Pueden ver una tendencia?
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Mientras nos movemos
de izquierda a derecha
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en el eje horizontal,
de lo feo a lo atractivo
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vemos una tendencia ascendente
en los puntajes de evaluación.
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Por cierto, los datos
que revisamos en estas series
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no son inventados
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pertenecen a un estudio real,
realizado en la Universidad de Texas.
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Si se preguntan, "pulcritud" es
una manera elegante y académica
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de referirse a lo atractivo.
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Con las dispersiones, puede ser difícil
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distinguir la relación exacta
entre dos variables
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sobre todo, cuando los valores
fluctúan un poco
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si nos desplazamos de izquierda a derecha.
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Una manera de suprimir esta fluctuación
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es dibujando una línea recta
a través de la nube de datos
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de manera que esta línea resuma los datos
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lo más aproximado posible.
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El término técnico para esto
es "regresión lineal".
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Más adelante, hablaremos
sobre cómo se crea esta línea
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pero por ahora supongamos
que la línea encaja con los datos
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lo más aproximado posible.
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¿Qué nos puede decir esta línea?
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Primero, vemos rápidamente
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si la línea se inclina
hacia arriba o hacia abajo.
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En nuestro conjunto de datos, vemos
que la línea se inclina hacia arriba.
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Esto confirma lo que especulamos antes
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con solo observar la dispersión.
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La pendiente ascendente significa
que existe una asociación positiva
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entre los puntajes
de atractivo y de evaluación.
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En otras palabras, en promedio
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los profesores más atractivos
obtienen mejores evaluaciones.
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Para otros conjuntos de datos,
podríamos ver una asociación más fuerte
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o podría haber una asociación negativa.
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O quizás no obtendría ninguna asociación.
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Y nuestras líneas
no tienen que ser rectas.
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Puede ser una curva para encajar
los datos cuando sea necesario.
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Esta línea también nos brinda
una manera de predecir los resultados.
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Podemos tomar un puntaje de atractivo
y medir la línea
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de lo que sería el puntaje
de evaluación predicho.
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Ahora volvamos al profesor nuevo.
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Podemos medir con precisión
su puntaje de evaluación.
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Pero esperen un momento
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¿podemos confiar en esta predicción?
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¿Qué tan bien esta variable de atractivo
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predice las evaluaciones?
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La regresión lineal nos brinda
algunas medidas útiles
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para responder esas preguntas
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de las cuales hablaremos
en un próximo video.
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Además, debemos tener cuidado
de otros inconvenientes
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antes de llegar
a conclusiones definitivas.
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Imaginemos este escenario
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donde lo que está impulsando
la asociación que vemos
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es una tercera variable
que dejamos de lado.
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Por ejemplo, la dificultad del curso
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podría estar
detrás de la asociación positiva
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entre las tasas de atractivo
y los puntajes de evaluación.
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Los cursos introductorios fáciles
obtienen evaluaciones buenas
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y los cursos más difíciles y avanzados
obtienen evaluaciones malas.
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Los profesores jóvenes pueden ser
asignados a los cursos introductorios.
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Entonces, si los estudiantes piensan
que los profesores jóvenes son atractivos
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encontrarán una asociación positiva
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entre las tasas de atractivo
y los puntajes de evaluación.
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Pero es la dificultad del curso
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la variable que dejamos de lado,
y no el atractivo
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lo que está impulsando
los puntajes de evaluaciones.
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En ese caso, las horas en el espejo
no servirían de nada
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un caso de correlación erróneo
por causalidad.
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Hablaremos sobre esto en otro video.
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¿Y qué sucedería si hubiera
otras variables importantes
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que afecten tanto las tasas de atractivo
como los puntajes de evaluación?
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Podría agregar consideraciones
como la habilidad, la raza, el sexo
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y si el idioma inglés es
la lengua nativa del profesor
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para aislar más el efecto
del atractivo en las evaluaciones.
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Cuando tenemos una regresión múltiple
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podremos medir el impacto del atractivo
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en las evaluaciones del profesor
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mientras consideramos otras variables
que podrían confundir esta asociación.
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En el próximo episodio,
jugaremos un poco con estos datos
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para obtener un mejor entendimiento
de lo que esta línea puede decirnos.
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[Narrador] ¡Felicitaciones!
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Está un paso más cerca
de ser un ninja de los datos.
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Pero si quiere mejorar,
debe fortalecer sus habilidades
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con algunas preguntas de práctica.
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¿Está listo para su próxima misión?
Haga clic en el siguiente video.
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¿Sigue aquí?
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Pase de entender los datos
a entender su mundo
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revisando nuestros otros videos
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♪ [música] ♪
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