Filosofía de la estadística

Estudio del significado, justificación, utilidad, uso y abuso de la estadística y su metodología.

La filosofía de la estadística es el estudio de los fundamentos matemáticos, conceptuales y filosóficos y de los análisis de la estadística y de la inferencia estadística. Por ejemplo, Dennis Lindely defiende el análisis más general de la estadística como el estudio de la incertidumbre . ^[1] El tema abarca el significado , la justificación , la utilidad , el uso y el abuso de la estadística y su metodología , así como las cuestiones éticas y epistemológicas implicadas en la consideración de la elección e interpretación de los datos y los métodos de la estadística . ^[2]

Temas de interés

• Fundamentos de estadística abarca cuestiones de estadística teórica , sus objetivos y métodos de optimización para alcanzarlos, supuestos paramétricos o la falta de ellos considerados en estadística no paramétrica , selección de modelos para la distribución de probabilidad subyacente e interpretación del significado de las inferencias realizadas utilizando estadística, relacionadas con la filosofía de la probabilidad y la filosofía de la ciencia . La discusión de la selección de los objetivos y el significado de la optimización, en fundamentos de estadística, son el tema de la filosofía de la estadística. La selección de modelos de distribución y de los medios de selección es el tema de la filosofía de la estadística, mientras que las matemáticas de la optimización son el tema de la estadística no paramétrica.
• La relevancia y capacidad de la estadística para hacer inferencias inductivas y resolver (en algún aspecto) el problema de la inducción , planteado formalmente por primera vez por David Hume en Tratado de la naturaleza humana . ^[2]
• Son comunes los problemas que surgen relacionados con el tamaño de la muestra , como el costo y la eficiencia, como sucede en las encuestas y en la investigación farmacéutica.
• En la mayoría de los experimentos reales surgen consideraciones extramatemáticas en el diseño de experimentos y la adaptación de estos problemas. ^{[ se necesita más explicación ]}
• Se considera la motivación y justificación del análisis de datos y el diseño experimental , como parte del método científico .
• Surgen distinciones entre inducción y deducción lógica relevantes para las inferencias a partir de datos y evidencias , como cuando se comparan las interpretaciones frecuentistas con los grados de certeza derivados de la inferencia bayesiana . Sin embargo, la diferencia entre inducción y razonamiento ordinario no suele apreciarse. ^[3]
• Leo Breiman expuso la diversidad de pensamiento en su artículo sobre “Las dos culturas”, señalando que las estadísticas permiten realizar varios tipos de inferencias, entre ellas el modelado y la predicción. ^[4]
• A lo largo de la historia de la estadística surgen cuestiones filosóficas . Las consideraciones de causalidad surgen con las interpretaciones y definiciones de la correlación y en la teoría de la medición .
• La objetividad en las estadísticas se confunde a menudo con la verdad, aunque se entiende mejor como replicabilidad, que luego debe definirse en el caso particular. Theodore Porter desarrolla esto como el camino que se sigue cuando la confianza se ha evaporado y ha sido reemplazada por criterios. ^[5]
• La ética asociada con la epistemología y las aplicaciones médicas surge del posible abuso de las estadísticas, como la selección de un método o la transformación de los datos para llegar a diferentes conclusiones de probabilidad para el mismo conjunto de datos. Por ejemplo, el significado de las aplicaciones de una inferencia estadística a una sola persona, como un solo paciente de cáncer, cuando no existe una interpretación frecuentista que ese paciente pueda adoptar.
• Las campañas de alfabetización estadística deben abordar el problema de que la mayoría de las preguntas interesantes en torno al riesgo individual son muy difíciles de determinar o interpretar, incluso con la potencia informática actualmente disponible.

Notas

1. Lindley, Dennis (septiembre de 2000). «La filosofía de la estadística». Royal Statistical Society . 49 (3): 293–337. doi :10.1111/1467-9884.00238 . Consultado el 21 de junio de 2024 .
2. Romijn, Jan-Willem (2014). "Filosofía de la estadística". Enciclopedia de Filosofía de Stanford.
3. Hackeo 2006.
4. Breiman 2001.
5. Porter 1995.

Lectura adicional

• Hampl, Martin (2000). Realidad, sociedad y organización geográfica y medioambiental: en busca de un orden integrado. DemoArt y Charles University, Facultad de Ciencias. ISBN 80-902686-2-5.
• Breiman, Leo (2001). "Modelado estadístico: las dos culturas". Ciencia estadística . 16 (3): 199–231. doi : 10.1214/ss/1009213726 .
• Efron, Bradley ; Morris, Carl (1977). "La paradoja de Stein en estadística" (PDF) . Scientific American . Vol. 236, núm. 5. págs. 119–127.
• Efron, Bradley (1979). "La computadora y la teoría de la estadística: pensar lo impensable". SIAM Review . 21 (4): 460–480. doi :10.1137/1021092.
• Good, Irving J. (1988). "La interfaz entre la estadística y la filosofía de la ciencia". Ciencia estadística . 3 (4): 386–397. doi : 10.1214/ss/1177012754 . JSTOR  2245388.
• Hacking, Ian (2006). El surgimiento de la probabilidad (2.ª ed.). Cambridge University Press. ISBN 0-521-68557-5.
• Hacking, Ian (1964). "Sobre los fundamentos de la estadística". Revista británica de filosofía de la ciencia . 15 (57): 1–26. doi :10.1093/bjps/xv.57.1. JSTOR  685624.
• Hacking, Ian (1990). La domesticación del azar . Cambridge University Press. ISBN 0-521-38884-8.
• Mayo, Deborah (1996). Error y el crecimiento del conocimiento experimental . University of Chicago Press. ISBN 0-226-51198-7.
• Porter, Theodore (1995). La confianza en los números . Princeton University Press. ISBN 0-691-03776-0.
• Savage, Leonard J. (1972). Fundamentos de la estadística (edición de 2003). Dover. ISBN 0-486-62349-1.
• Vallverdu, Jordi (2016). Bayesianos versus frecuentistas. Un debate filosófico sobre el razonamiento estadístico. Springer. ISBN 978-3-662-48638-2.