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UCPE_MA_EN_M4_02_ES

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    Las variables de confusión
    son un tipo de variables
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    que están relacionadas
    con las variables independientes
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    y dependientes de un modelo.
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    Una variable de confusión
    debe cumplir dos requisitos:
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    el primero es que
    debe estar correlacionada
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    con la variable independiente.
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    Y el segundo es que debe tener
    una relación causal
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    con la variable dependiente.
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    Un ejemplo bastante típico
    consiste en recopilar datos
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    sobre las quemaduras solares
    y el consumo de helado.
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    Si observamos que el consumo de helados
    aumenta al mismo tiempo
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    que los casos de quemaduras solares,
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    ¿podemos deducir que el helado
    ocasiona quemaduras solares?
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    Una de las variables
    que faltan aquí es la temperatura
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    como indicador de la cantidad de sol
    como variable de confusión.
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    Cuanto más calor haga, más probable
    es que la gente coma helado
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    y se queme con el sol
    al pasar más tiempo al aire libre.
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    Uno de los retos de la creación de modelos
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    es que hay que hacer
    una búsqueda exhaustiva
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    de posibles factores de confusión,
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    ya que su ausencia podría
    causar que ciertos algoritmos
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    identifiquen relaciones que no existen.
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    Del mismo modo, si se identifica
    el factor de confusión,
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    pero los algoritmos en cuestión
    no lo gestionan adecuadamente,
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    podrían terminar acentuando
    las relaciones que sí existen.
Title:
UCPE_MA_EN_M4_02_ES
Video Language:
English
Duration:
01:30
SaraSanchezMolina edited Spanish subtitles for vimeo.com/.../722088590
MartaRamirez edited Spanish subtitles for vimeo.com/.../722088590

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