Pues a veces sí y a veces no, depende del caso, pero siempre o casi siempre es importante saberlo. En el caso de la forma, por ejemplo, porque todos sabemos que de pequeños los humanos somos muy cabezones, pero que conforme vamos creciendo el tamaño de la cabeza se va haciendo más pequeña en relación al resto del cuerpo. En el caso de la economía, por ejemplo, porque las tasas de impuestos en Islandia pueden no ser aplicables a España.

Entonces, una de las primeras cosas que se pueden hacer cuando se hace un estudio cuantitativo es ver si el tamaño importa. ¿Cómo? Con un análisis de regresión:

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En este gráfico tenemos el tamaño en el eje de las ‘x’ y nuestra variable en el eje de las ‘y’. Los puntos rojos son nuestras observaciones, las personas o los países que hemos estudiado. Vemos entonces que cuánto más grande es el país o la persona más grande es la variable que estamos estudiando. No podemos extrapolar entonces conclusiones de nuestro estudio sin tener en cuenta esto, sería como organizar un torneo de fútbol con adultos y niños: es probable que los niños sean mejores para su edad pero iban a perder siempre.

¿Se puede sacar alguna conclusión? Sí, claro. La línea azul, que es la recta de regresión, nos dice cuál es el valor medio de la variable para un determinado tamaño. La diferencia entre la observación y la recta nos da la comparación. Por ejemplo, el país con un tamaño 4 tiene una variable mucho más pequeña que el país con un tamaño 2, aunque en términos absolutos la variable tiene el mismo valor. Vemos que el primer país está muy por debajo de la recta de regresión, así que su valor es muy bajo para su tamaño. El segundo país sin embargo está un poquito por encima de la recta.

En este caso no se pueden comparar las variables entonces sin tener en cuenta estadísticamente el tamaño. Y es una pena, porque las mejores discusiones en un bar vienen con las comparaciones que no se pueden hacer.

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