El hecho científico

La definición de hecho, y si merece el calificativo de científico, depende del paradigma de referencia del modelo, el cual a su vez se sustenta sobre un modelo de  filosofía de la ciencia, la epistemología y gnoseología, además de un modelo de política científica, razón por la cual la catalogación de  hecho, y si es científico, varía entre diferentes paradigmas y modelos de ciencia.

 Si bien los paradigmas de la ciencia se pueden clasificar en cualitativos y cuantitativos, en función de la metodología de referencia, aquellos paradigmas que se basan en el método científico, el método deductivo, y para las ciencias sintéticas el método hipotético deductivo, son métodos que si bien dependiendo de su  epistemología pueden entender los  fenómenos naturales o sociales de forma más simple o compleja, lineal o no lineal, deterministas o indeterministas, en función de la interpretación causal o estocástica de la naturaleza y la sociedad, en líneas generales entienden que para las ciencias los hechos tienen que ser como mínimo comparables o contrastables, lo cual implica la posibilidad de medición de sus cualidades sensibles.

Desde  paradigmas empiristas, racionalistas, positivistas y materialistas, englobando dentro del materialismo tanto el materialismo clásico y el materialismo moderno, el materialismo dialéctico, si bien hay diferentes interpretaciones de la  gnoseología y la epistemología de la ciencia, y el principal interés de la ciencia, la dominación de la naturaleza o la emancipación humana, en líneas generales en los diferentes modelos aludidos a pesar de sus diferencias intrínsecas  la definición de hecho científico ha venido dado porque hecho es aquello que se da de forma empírica, material o positiva, y por tan motivo,  en tanto que el hecho científico es un hecho empírico, material o positivo, sus cualidades sensibles o magnitud de ocurrencia son mensurables.

Concretamente para el positivismo el hecho científico se caracteriza por ser positivo por cuanto se define objetivamente en ausencia total de cualquier otra variable subjetiva o ideológica, la definición lógica de lo que ocurre viene dada por la medición sobre la que se realizan pruebas matemáticas para contrastar las hipótesis provisionalmente, el contraste de hipótesis es la evolución lógica del fallido criterio de verificación empírica del positivismo lógico, por cuanto la hipótesis tendrá significación empírica si se demuestra en la práctica, el contraste de hipótesis. El positivismo del siglo XX será el resultado lógico de la evolución y síntesis de varias escuelas filosóficas, entre las que cabe resaltar el empirismo y el racionalismo crítico.

Para el empirismo la naturaleza del hecho científico reside en su propia naturaleza empírica, en la medida que la forma en que se accede a lo que ocurre, el hecho, es a través de los órganos sensoriales, la sensación, lo cual no deja de ser algo subjetivo, fisiológico, motivo por el cual para tener una estimación de los fenómenos contrastable es necesaria la medición. De lo único que tenemos al menos una evidencia, aunque sensorial, es de los fenómenos empíricos,  cualquier otra entidad trascendente escapa a la ciencia y es metafísica, ante la cual habrá corrientes empiristas que desarrollen la metafísica, Aristóteles, o se pronuncien profundamente escépticos, Hume. A las corrientes más escépticas del empirismo, la versión más estricta empirismo, también pueden recibir el nombre de  materialismo clásico, corriente filosófica en que se integran, además de Hume, Rousseau y a una amplia gama de filósofos ilustrados que rechazaban cualquier otra forma de conocimiento, incluida la metafísica, que no fuera sensorial, y   afirman que sólo existe lo material, más allá de lo cual no existe nada, el materialismo clásico será una escuela precursora del ateísmo, y en cierto sentido del nihilismo moderno.

Una de las diferencias entre positivismo y empirismo, es que mientras el positivismo rechaza de plano la metafísica, dentro del empirismo habrá corrientes metafísicas, por ejemplo Aristóteles. Y la principal diferencia entre positivismo y el materialismo clásico, la versión más radical del empirismo, es que mientras para el materialismo clásico sólo existe lo que se percibe, y cualquier otra generalización es objeto de profundo escepticismo, dado que cualquier atribución causal es producto de la costumbre, para el positivismo lo que se percibe son los fenómenos sobre los cuales demostrar leyes causales no siempre sensibles de forma directa a los órganos sensoriales.

Para el racionalismo la realidad es un fenómeno, una sensación externa a lo que verdaderamente sucede, y en tanto que de naturaleza sensorial una apariencia posiblemente falsa, y dado que  no conocemos lo que realmente sucede, verdad moral o verdad pura e incognoscible, intenta alcanzar una idea aproximada de las verdaderas esencias a través de la duda racional o crítica racional, en función del tipo de escuela racionalista, a los fenómenos que obtenemos de nuestras sensaciones, ese proceso trascendental es realizado por la razón, que en su expresión más pura, el racionalismo crítico de Kant, es una función de la razón pura. El racionalismo a principios de la modernidad, su principal figura será Descartes, es la refundación del idealismo clásico de Platón, en la medida que la luz del mito de la caverna se transforma en la luz racional, y el método científico establecido sobre una duda metódica, un racionalismo que posteriormente sintetizado el empirismo dará lugar al racionalismo crítico.

La principal diferencia entre el positivismo y el racionalismo es que mientras el racionalismo utiliza un discurso idealista y metafísico, el discurso positivista es netamente cientificista. La principal diferencia entre empirismo y racionalismo, es que mientras para el empirismo los órganos sensoriales son la única vía de conocimiento, para el racionalismo el conocimiento sensorial es necesariamente falso, si bien, es trascendiendo las apariencias utilizando la crítica racional, la forma de acceder a un conocimiento lo más cercano posible a la verdad.

En el materialismo lo único que existe es la realidad material, no hay nada más allá de la materia, de forma que el estudio de la realidad material es el estudio de la realidad misma, de esta forma el estudio de los hechos que suceden en la realidad es la forma de saber que ocurre en la misma realidad. La principal diferencia entre materialismo clásico y materialismo moderno es que mientras para el materialismo clásico las diferentes interpretaciones de la realidad obedecen a diferencias puramente subjetivas, fisiológicas o sensoriales, para el materialismo dialéctico, no sólo es sensorial, es política, y en tanto que política contiene una dimensión ética o moral, praxis. El materialismo dialéctico también será llamado materialismo moderno, y reconoce que las diferentes interpretaciones posibles de la realidad sensorial no sólo obedece a cuestiones fisiológicas, sensoriales, que a fin de cuentas son diferencias interpretativas fácilmente neutralizadas a través de la medición, las verdaderas diferencias en la interpretación de la realidad son las diferencias políticas en función de los intereses, según sean de dominación de la naturaleza, en la que se incluye la naturaleza humana, o la emancipación humana, la cual se ejemplifica en una célebre frase de Hegel y que fue utilizada por Marx y Engels en diferentes ocasiones, la emancipación es el proceso de “pasar del reino de la necesidad al reino de la libertad”. El materialismo dialéctico es la síntesis del materialismo clásico, la versión más estricta del empirismo, y la dialéctica hegeliana.

A pesar de las diferencias entre positivismo, empirismo, racionalismo y materialismo, clásico o moderno, en donde el racionalismo si acepta la existencia de una realidad transcendental, algo que desmiente el materialismo y el positivismo, al mismo tiempo que en el empirismo hay corrientes que mantienen una actitud escéptica argumentando que solo puede hablar de lo que percibe, y el positivismo intenta acceder a una explicación neutra fuera de interferencia política, a diferencia del materialismo dialéctico, independientemente de las diferencias en la forma de interpretar la gnoseología y la epistemología de la ciencia, todos los paradigmas mencionados, positivistas, empiristas, racionalistas y materialistas, tienen en común que aceptan que la definición científica de hecho debe basarse en que  hecho es aquello que sucede empírica o materialmente, y además sus cualidades son objeto de la medición, y es partir de la medición de la realidad a partir de lo cual se realiza la praxis o actividad crítica, en la medida que la filosofía puede ser entendida en tanto que actividad, Wittgenstein, o praxis, Marx.

La filosofía de la ciencia del siglo XX ya ha dejado de ser la contemplación de la realidad, para ser una práctica o actividad que se caracteriza por ser, para el empirismo profundamente escéptica, y para el racionalismo y el materialismo dialéctico, una actividad o praxis crítica, en donde la crítica de la realidad precisa a priori de la medida, y sobre la medida la crítica de lo que sucede, ya sea sobre las mediciones observadas en ciencias naturales o sociales.

La forma en que la actividad crítica toma  forma en Introducción a la Probabilidad Imposible es a través de la probabilidad crítica, para la verificación empírica o racional de la suficiencia lógica de la tendencia demostrada en la muestra para la demostración provisional del isomorfismo idea, la hipótesis, y la realidad material o empiritica.

En Probabilidad Imposible la definición de hecho vendrá dada por cuanto hecho es aquel suceso u ocurrencia que ocurre y sucede, siendo la realidad el conjunto total de hechos que la integran, la realidad es lo que sucede, siendo la principal cualidad del hecho su naturaleza empírica o material, en la medida que sus cualidades son un objeto sensible a la fisiología humana, luego objeto de medición, transformando el objeto en suficientemente objetivo, si bien de forma suficiente, racional, y no absoluta, por cuanto ninguna medida es absolutamente fiable, entre otros motivos porque cualquier instrumento de medida sobre una unidad de medida es medición sobre un instrumento y una unidad totalmente arbitraria.

El hecho que a una distancia entre dos puntos se llame metro, y se divida en 10  partes iguales y a cada parte se llame decímetro, cada decímetro se divida en diez partes iguales y a cada parte se llama centímetro, cada centímetro se divida en diez partes iguales y a cada parte milímetro, y así hasta el nanómetro, habiendo posibilidad de subdivisiones en el espacio inferiores al nanómetro, en tanto que la subdivisión de la unidad es infinita, es una selección arbitraria de una unidad de medida para medir el espacio, al igual que cualquier otra unidad de medida para medir cualquier cualidad de la realidad. Toda unidad de medida es una división arbitraria sobre la intensidad en que puede variar una cualidad. En este sentido ninguna medida tiene fiabilidad absoluta, y es parcial en tanto que es arbitraria, la unidad de medida es aleatoria, en la construcción de la ciencia la comunidad científica pudo haber aceptado esa como cualquier otra diferente, en lugar de metros, por ejemplo, yardas o millas, en temperatura en lugar de grados centígrados, grados kelvin, Farenheit, o inventar otros sistemas de medición más precisos sobre nuevas unidades de medida en función de nuevos instrumentos de medida más fiables.

El hecho en tanto que hecho empírico o material se transforma en positivo, exento de discusión subjetiva, fisiológica, o política, ideológica, en el mismo instante que sus cualidades son objeto de medición, transformándose en un hecho objetivo, o al menos suficientemente objetivo para la ciencia actual y a expensas de a que nuevos adelantos en los instrumentos de medida progrese la ciencia, es decir, a día de hoy  es objetivo, o suficientemente objetivo, positivo o racional, que la velocidad de la luz es aproximadamente 300.000 kilómetros por segundo, que nuestro planeta tarda aproximadamente 24 horas en girar sobre su eje, 365 días en hacer una órbita completa sobre el sol, salvo en año bisiesto, un día más, que la temperatura de congelación del agua son cero grados centígrados, y el punto de ebullición del agua cien grados centígrados.

El hecho objetivo de esta forma se convierte en un hecho positivo, racional, en la medida que los resultados de los aparatos de medición, siempre y cuando los aparatos de medición encuentren la aprobación de la comunidad científica, se convierte en datos positivos y objetivos no dependientes de la ideología política: el hecho que la velocidad de la luz sea de aproximadamente 300.000 kilómetros por segundos es una medición que, a día de hoy, provisionalmente, no depende de la ideología ni de la política, y es aceptado por todas las escuelas científicas y filosóficas independientemente de su ideología política, sean conservadoras o progresistas todas aceptan por igual la medición observada por los instrumentos de medida.

Si en una democracia representativa en unas elecciones cada formación política ha recibido una cantidad de votos, todas las opciones políticas independientemente de si son conservadoras o progresistas, siempre y cuando la jornada electoral transcurra con normalidad y sin incidentes, todas las formaciones políticas deberían aceptar por igual los resultados electorales. La medición de cuantos votos ha recibido cada formación, la frecuencia de votos por opción política, será un dato objetivo, matemático, positivo, igual a la frecuencia de votos, si bien, la fórmula proporcional en que se asignen diputados o senadores en función de los votos obtenidos depende de los acuerdos políticos alcanzados sobre distribución de escaños por magnitud de votos entre las diferentes formaciones políticas.

El dato positivo resultado de la medición, el dato en sí mismo, siempre que los instrumentos de medida sean suficientemente fiables y aceptados por toda la comunidad científica, independientemente de sus diferencias políticas e ideológicas, son incuestionables, y no dependen de ninguna variable ideológica o política, si bien demuestra que si para que algo sea verdad depende del acuerdo internacional de la comunidad científica, esto demuestra que la ciencia es un consenso social, luego en este sentido arbitraria, dado que en teoría, la verdad siempre que sea verdad debería ser verdad por sí misma e independientemente de los consensos sociales entre los diferentes grupos o escuelas que forman la comunidad científica internacional, lo cual demostraría un componente político incluso de la verdad positiva, la necesidad de que para ser positiva, aceptada por toda la comunidad independientemente de las diferencias ideológicas o políticas, necesite de un consenso, político o ideológico, social, generalizado en la comunidad científica para reafirmar que una verdad es una verdad objetiva.

En el caso de las elecciones en una democracia representativa, que el sistema utilizado para el recuento y medición de la frecuencia de votos por opción política, sea un sistema consensuado y aceptado por todas las formaciones y la medición final, la frecuencia de votos de las opciones electorales, aceptada por todas las formaciones independientemente de su ideología.

Ahora bien, una vez obtenidos los datos positivos, si bien es cuestionable que  en la definición positiva del hecho no halla interferencia política o ideológica, en el consenso social sobre la medición de la realidad, lo que verdadera y realmente es objeto de discusión entre los diferentes modelos de política científica es el uso práctico de los datos obtenidos, elaborando cada paradigma o modelo de política científica un modelo empírico de la realidad en función de la interpretación que haga de los datos, es decir, el dato en sí mismo es ideológicamente incuestionable, positivo, en el momento que todos los grupos y escuelas de la comunidad científica internacional acuerdan que algo es verdad independientemente de sus diferencias ideológicas o políticas, momento en el cual, elevado a categoría de positivo un dato, que la velocidad de la luz es aproximadamente 300.000 kilómetros por segundo, la tierra tarda aproximadamente 365 días en orbitar sobre el sol, salvo año bisiesto, y 24 horas aproximadamente en girar sobre su eje, lo que si son cuestionables ya en toda regla ideológicamente son el uso práctico de la información y las posibles interpretaciones.

Un dato será un hecho positivo en el momento en que todos los grupos y escuelas  que forman la comunidad científica internacional decide acordar que, independientemente de sus diferencias ideológicas o políticas, un hecho es verdad, elevándose el dato a la categoría de positivo, luego objetivo, momento a partir del cual empieza un debate ideológico o político mucho más trascendente, la posible interpretación y uso práctico, político, del dato positivo.

Que la energía sea igual a masa por velocidad de la luz al cuadrado es, a día de hoy provisionalmente incuestionable, una verdad positiva, pero el uso práctico de la energía nuclear si lo es. Que nuestro planeta tarda aproximadamente 24 horas en dar una rotación sobre su eje es incuestionable, una verdad positiva, pero el uso práctico que se haga de esa información si lo es,  la política horaria de adelantar una hora en verano y atrasar otra en invierno para mayor ahorro de energía frente la opción opuesta,  la no alteración de los horarios sociales.

A partir de la medición individual, aunque arbitraria, de cada hecho se alcanza una medición de la realidad en su conjunto para la configuración de un modelo empírico de realidad. En Introducción en la Probabilidad Imposible se explica en el apartado 24 la naturaleza de los modelos empíricos a  partir de las mediciones. Las mediciones, si bien siempre intentan ser lo más positivas, isomorfas, posibles, después la forma de construir un modelo empírico sobre los datos evidencia una clara intencionalidad política de la ciencia, ya sean en ciencias naturales y ciencias sociales, por ejemplo en ciencias naturales las continuas discusiones sobre el origen del universo, el Big Bang y sus posibles interpretaciones ideológicas, metafísicas y religiosas.

De esta forma a partir de las diferencias ideológicas y políticas sobre los datos positivos se elaborarán diferentes modelos empíricos o teóricos y proyectados, en coherencia a los principios políticos e ideológicos de la ideología política de la política científica, iniciándose un debate político e ideológico entre los diferentes modelos científicos para el establecimiento del paradigma de la ciencia o de las ciencias, a través de las sucesivas crisis y revoluciones científicas, que siempre que sea para el progreso en el isomorfismo idea y realidad será en clara tendencia a un paradigma de revolución permanente de la ciencia.

Introducción a la Probabilidad Imposible es una obra que desarrolla la teoría de Probabilidad Imposible en el campo de la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, para el estudio de lo que sucede en el azar del espacio tiempo, la historia, desde una perspectiva estocástica e indeterminista, donde la realidad es de por sí misma una variable aleatoria, en una teoría síntesis de diferentes paradigmas, positivismo, racionalismo crítico y materialismo dialéctico, entendiendo que la ciencia es una síntesis de diferentes perspectivas.

En el momento que el concepto hecho se define en tanto que suceso u ocurrencia que adquiere categoría de científica en tanto que probado y contrastable, debido a su naturaleza empírica o material, transformable  en dato o hecho positivo al medirse la intensidad de sus cualidades o su ocurrencia, para la interpretación y toma de decisiones de la política científica, el hecho en sí mismo a través de la medición es susceptible de estudio por la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, desde el instante que sobre la medición de las cualidades o volumen de ocurrencia de una muestra de hechos, relativos a una serie de sujetos u opciones objeto de estudio, para la medición de su puntuación directa o frecuencia, se obtiene una muestra de puntuaciones directas ofrecuencias, Σxi, una muestra de mediciones de los hechos acaecidos a los sujetos u opciones,  para desde, en la teoría de Probabilidad Imposible el cálculo de los estadísticos individuales y los estadísticos muestrales, para la determinación de la realidad empírica y teórica, calculando así la probabilidad empírica y la probabilidad teórica, y dentro de los estadísticos de dispersión,  el Nivel de Sesgo, la Desviación Media o Típica, y demás estadísticos, en una primera fase del proyecto de investigación, estadística descriptiva, sobre la cual en fase posterior efectuar las inferencias estadísticas para la toma de decisiones estadísticas, según probabilidad crítica, concreción de la razón crítica  de la política científica, en el contraste de hipótesis, la crítica racional de las ideas, en esencia un contraste entre la idea de realidad y la realidad misma, en definitiva, el contraste de ideas

Los hechos científicos son hechos empíricos, sucesos que ocurren en la realidad y sus cualidades o volumen de ocurrencia objeto de medición, transformándose en hechos positivos, datos, siempre que las mediciones, aunque arbitrarias, se hagan dentro del mayor consenso político entre la comunidad científica, datos positivos de los que dependen las interpretaciones y decisiones políticas, hechos políticos. De esta manera el hecho científico es un suceso empírico objeto de medición positiva para la interpretación política de la realidad y la toma de decisiones por la política científica, la más trascendental de todas en estadística, la decisión estadística, la selección de los márgenes de error, probabilidad de error de representatividad muestral, y la elección de la probabilidad crítica, el margen de error en el proceso de contraste de hipótesis, la crítica racional de la realidad.

Rubén García Pedraza, Madrid 28 de septiembre del 2013

 

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El Impacto del Defecto

El Impacto del Defecto es un modelo de probabilidad estadística para muestras de opciones en forma de niveles o categorías de posibles defectos, entendiendo por defecto todo aquel accidente que compromete el desarrollo normal o ideal de un proceso o  sistema,  elaborando el Impacto del Defecto para la  medición y evaluación de la gravedad del impacto de cada defecto individual en el proceso y producto final, siempre y cuando no todos los defectos sean de igual gravedad, dado que en tal caso se estudiaría simplemente el aumento del sesgo negativo en todos los sujetos u opciones por igual, estudio que se realizaría dentro del Segundo Método, observando si efectivamente en cada sujeto u opción se produce por igual un aumento del Nivel de Sesgo negativo. El criterio para la aplicación del Impacto del Defecto es que se reconozca entre los distintos defectos diferentes niveles de gravedad, motivo por el cual los defectos se ordenan en  categorías o niveles en un sentido ascendente de gravedad, una ordenación jerárquica de la gravedad del menos al más grave, en un modelo de ordenación ascendente de la gravedad en forma de ranking.

En líneas generales es un modelo para la evaluación de la calidad y la excelencia, dentro de los actuales enfoques de responsividad, que Probabilidad Imposible desarrolla de forma adaptada al campo que investiga, la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística. El Impacto del Defecto es  explicado en el apartado 21 de Introducción a la Probabilidad Imposible. En definitiva se podría decir que el modelo del Impacto del Defecto, en el estudio de categorías negativas para  un proceso o sistema, al igual para su opuesto, la Distribución Efectiva, para el estudio de categorías cualitativamente positivas para la efectividad de la eficiencia y la eficacia, explicado en el apartado 22 de Introducción a la Probabilidad Imposible, son ambas síntesis entre el Segundo Método, sobre el cual versa prácticamente la mayor parte de la obra, Introducción a la Probabilidad Imposible, y los estudios en ranking, explicados en el apartado 18 de Introducción a la Probabilidad Imposible.

Si dado un proceso o sistema se hace un estudio riguroso de cada posible defecto diferente que puede afectar a su eficiencia y eficacia, a la hora de lograr una mayor calidad y excelencia en el proceso y producto, entonces lo que se ha elaborado es un listado de posibles tipos, categorías o niveles, de defecto que en suma supone un universo limitado de opciones en el que se da una distribución de la frecuencia de defectos en el proceso o sistema. De modo, que a fin de conocer la distribución o frecuencia de cada defecto individual en el proceso o sistema, se procede a la contabilización del número de veces que cada defecto se repite durante el periodo de tiempo que se investigue, resultado la frecuencia de cada defecto individual.

Si dada una muestra de opciones limitadas a categorías en forma de defectos posibles, la frecuencia de cada defecto es el número de veces que se repite, “xi”, la suma total de todas las frecuencias de todas los defectos será la muestra de frecuencias observadas, “Σxi”.

El Impacto del Defecto es una probabilidad estadística en tanto que en sí misma adopta dicha forma, la única diferencia del Impacto Defecto individual en relación a probabilidad empírica es que en Impacto del Defecto el primer factor del cociente de la probabilidad empírica, la puntuación directa o frecuencia individual del sujeto u opción, “xi”, en este caso frecuencia del defecto en un proceso o sistema, es multiplicada por un factor de Gravedad Ponderada, y el resultado del cociente, por lo demás al igual que cualquier probabilidad empírica, dividida entre el sumatorio de puntuaciones directas o frecuencias, “Σxi”, de forma que la estructura de la ecuación para la medición del Impacto del Defecto es muy similar a la estructura de la probabilidad empírica del Segundo Método, salvo por un detalle, la puntuación directa o frecuencia del primer factor de la probabilidad empírica es multiplicada por un factor de Gravedad Ponderada, motivo por el cual en cierto sentido el Impacto del Defecto, para el estudio negativo de los defectos, y su homólogo para el estudio positivo de la efectividad, la Distribución Efectiva, son una síntesis entre la probabilidad empírica y estudio de ranking.

A fin de estudiar la Gravedad Ponderada, factor por el cual se multiplica la frecuencia de cada defecto individual para el producto dividirlo entre la muestra de frecuencias, es necesario, al igual que en los estudios de ranking explicados en el apartado 18, hacer un escalonamiento en forma de ranking en sentido ascendente de todos los defectos según índice de gravedad, en donde el ranking de defectos se ordenará de forma que la primera posición del ranking sea para el defecto menos grave de todos los tipos posibles, y la última posición enésima del ranking sea para el defecto más grave. De esta forma, ordenando en un ranking en sentido ascendente en función de la gravedad, del menos al más grave, se ordenará cada uno de los diferentes tipos de defectos individuales en un ranking de gravedad de los defectos del menos grave al más grave, en donde cualquier defecto en función de su posición en el ranking, será más grave que el anterior, y menos grave que el posterior.

Al número total de categorías ordenadas en un ranking , la muestra de categorías del ranking, se simbolizará con el símbolo “Nº”, que en este caso será la muestra de tipos de defecto, y a la posición enésima del ranking que ocupe cada categoría en el ranking se simbolizará “nº”, siendo en este caso particular cada posición particular del ranking un tipo, categoría o nivel, de defecto particular del proceso o sistema. De modo que si la ordenación de defectos en el ranking se ha efectuado correctamente en sentido ascendente del menos grave al más grave, el factor de Gravedad Ponderada de cada defecto individual será igual a dividir su posición enésima particular en el ranking, “nº”, entre la muestra total de categorías en el ranking, “Nº”, igual entonces a “nº/Nº”

Gravedad Ponderada = nº: Nº

 

De forma que si el Impacto del Defecto, para la evaluación negativa de impactos sobre un proceso o sistema, es una síntesis de la probabilidad empírica del Segundo Método y los estudios de ranking, aplicado al estudio del defecto, esta síntesis se opera sobre el primer factor de la probabilidad estadística, que en suma supone el Impacto del Defecto, en la medida que el Impacto del Defecto será igual al producto de la frecuencia de cada defecto individual por su Gravedad Ponderada y el resultado del producto entre la muestra de frecuencias, el sumatorio de frecuencias.

Impacto del Defecto =  [ xi · ( nº : Nº ) ] : Σxi

 

El Impacto del Defecto individual de esta forma es una probabilidad estadística de carácter empírica, sólo que la única diferencia respecto la probabilidad empírica, es que el primer factor del cociente será el producto de la síntesis de la frecuencia del defecto por su Gravedad Ponderada para después dividirlo entre la muestra de la frecuencia, en situaciones en donde dada una muestra de posibles defectos no todos los defectos sean igual de graves.

Ahora bien, el hecho que un defecto sea menos grave, no implica que su Impacto del Defecto tenga porque ser inferior a otro defecto más grave, en el mismo momento en que se procede a la síntesis de frecuencia y Gravedad Ponderada, se pueden dar situaciones en donde, defectos menos graves pero más frecuentes, generen un Impacto del Defecto mayor que otros defectos que quizás sean más graves pero menos frecuentes. La síntesis de gravedad y frecuencia del defecto hace entonces que posibles defectos menos  graves y más frecuentes generen un Impacto del Defecto mayor que otros defectos más graves pero menos frecuentes, por cuanto la frecuencia de un defecto menor puede ser un elemento que compense la gravedad dando lugar a un Impacto del Defecto mayor que cualquier otro defecto más grave.

Igualmente en Distribución Efectiva puede suceder lo mismo, categorías o niveles de menor efectividad en un proceso o sistema, pero más frecuentes, pueden ser mucho más efectivas en un proceso o sistema que otras categorías más efectivas pero menos frecuentes.

Ya sea en el estudio negativo del defecto, o positivo de la efectividad, de la síntesis de la ponderación de la cualidad del item y su frecuencia puede resultar que ítems de menor valor pero con mayor frecuencia generen resultados cuantitativos superiores a otros ítem de mayor valor pero menos frecuentes.

En el momento que se puede pedir el Impacto del Defecto individual se puede elaborar toda una estadística descriptiva adaptada al estudio del defecto, además que se pueden elaborar diferentes modelos de critica racional, para el contraste de hipótesis, en situaciones en donde deba estudiarse si determinados modelos experimentales suponen un aumento de la calidad y a excelencia.

La principal diferencia entre estudios de Impacto del Defecto y modelos normales de sesgo negativo cuyo ideal sea la muestra de cero cualidades no ideales, explicadas en el apartado 9 de Introducción a la Probabilidad Imposible, es que para la aplicación del Impacto del Defecto es requisito a priori necesario que la valoración de la cualidad de los defectos sea diferente, según grado o nivel de gravedad, motivo por el cual puede escalonarse en un ranking la gravedad de cada defecto de forma ascendente.

En el caso de darse una muestra de opciones todas negativas en plena igualdad, es decir, todas igualmente negativas, y el objeto de estudio sea reducir a todas por igual a puntuación directa o frecuencia cero sin haber ningún tipo de prioridad, dado que por ejemplo en modelos experimentales en Impacto del Defecto la prioridad sería reducir a cero a los más graves o los más frecuentes, en caso que no hubiera prioridad alguna a la hora de reducir a cero la puntuación directa o frecuencia de los diferentes sujetos u opciones, por ejemplo, en medicina, dada una muestra de sujetos que sufren una misma enfermedad reducir  a cero en todos los sujetos por igual la frecuencia de síntomas, siempre que los síntomas se valoren en igualdad gravedad, en tales situaciones no se aplicaría Impacto del Defecto dado que todos los síntomas son valorados igualmente negativos, sin haber ninguna escala o ranking de preferencia o gravedad. En caso que hubiera síntomas más graves que otros debería aplicarse el Impacto del Defecto organizando a los síntomas en un ranking ascendente de gravedad de los síntomas.

En Introducción a la Probabilidad Imposible se dirá que el ideal es una muestra de ceros cuando las puntuaciones directas o frecuencias son cualidades negativas, de forma que el objeto de estudio si lo que investiga es una muestra de cero cualidades negativas en la muestra de sujetos u opciones, entonces el ideal de estudio es la muestra de ceros. Se llamará muestra de ceros al ideal de una muestra de sujetos u opciones cuya muestra de puntuaciones directas o frecuencias es cero, de modo que si cada sujeto u opción tiene cero puntuación directa o frecuencia el sumatorio de puntuaciones directas o frecuencias es cero.

El ideal de la muestra de ceros puede ser un ideal a conseguir tanto en estudios del Impacto del Defecto, donde lo ideal es cero defecto, luego máxima efectividad, o en estudios donde se aplique el Segundo Método y el objeto de estudio sea reducir en todos los sujetos u opciones por igual a cero cualidades negativas. Siempre que entre los distintos posibles defectos se observe una gradación en la valoración de la cualidad de su gravedad, deberá estudiarse su Gravedad Ponderada y proceder a la medición del Impacto del Defecto, sólo en aquellos casos en donde no se observe ninguna gradación en la valoración negativa de la cualidad, y todos los ítem sean igual de negativos entre sí, deberá estudiarse por Segundo Método calculando las probabilidades empíricas de los sujetos u opciones, estudiando la tendencia del Nivel de Sesgo a Máximo Sesgo Negativo Posible, inversión de N, 1/N,y la tendencia de la Desviación Media a Desviación Media igual a inversión de N, 1/N, una función más dentro de las múltiples funciones de inversión de N.

El Impacto del Defecto es una probabilidad estadística síntesis de probabilidad empírica y estudio de ranking, igual a dividir entre la muestra de defectos, la frecuencia total, el producto de la frecuencia del defecto individual por su Gravedad Ponderada, siendo la Gravedad Ponderada igual a dividir, la posición enésima en el ranking, nº, de cada tipo singular de tipo de defecto individual, sea categoría o nivel de defecto, en función de su posición enésima en la ordenación ascendente de gravedad, entre el número total de defectos individuales ordenados en el ranking, Nº,  resultando finalmente la medición del Impacto del Defecto Individual de cada defecto posible, en donde a partir de la muestra de Impactos del Defecto elaborar estadísticas descriptivas e inferenciales para la mejora de la calidad y la excelencia en procesos y sitemas.

Probabilidad Imposible es una teoría de estadística y probabilidad iniciada en la primavera del año 2001, dentro de una obra inédita, Crítica a la estadística contemporánea, su primera formulación matemática será el Impacto del Defecto, que se explica en el apartado 21 de Introducción a la Probabilidad Imposible, y es la adaptación y expresión matemática mejorada del primer modelo inicial que se elabora justo en la madrugada del 11 de septiembre del 2001, poco más de un año después, el 14 de octubre del 2002, Intuición y Probabilidad, dentro de la cual el 16 de octubre del 2002 aparece la probabilidad empírica y la probabilidad teórica y se inaugura el Segundo Método.  Probabilidad Imposible es nueva teoría dedicada al estudio de la estadística de la probabilidad y la probabilidad estadística cuya primera publicación, en formato papel, Introducción a la Probabilidad Imposible, será en diciembre del 2011, y que en enero del 2012 volverá a ser reeditada en formato ebook, ahora disponible en kindle y PDF, y de la cual próximamente saldrá una nueva versión mejorada.

Rubén García Pedraza, Madrid a 14 de septiembre del 2013

 

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Probabilidad Crítica

Probabilidad crítica es la  concreción de la razón crítica en forma de probabilidad estadística de uso crítico en  la crítica racional, el contraste de hipótesis, entendiendo por razón crítica aquella razón, criterio, de forma racional, número racional, en estadística de la probabilidad, Introducción a la Probabilidad Imposible, en forma de probabilidad estadística para en el proceso de contraste de hipótesis, la crítica racional de la realidad, criticar si una determinada tendencia, individual o muestral, es suficiente para la aceptación de la hipótesis empírica, pasando ésta entonces a transformarse en una hipótesis provisionalmente racional, formando parte de la teoría de la ciencia. 

La función de la política en la ciencia, la política científica, es el diseño de y desarrollo de proyectos de investigación y toma de decisiones  en función de su ideología política, que dependerá de su filosofía, creencias, valores y teorías previas, a partir de las cuales se elabora una teoría del conocimiento, gnoseología, una epistemología de referencia,  la metodología de estudio, y en general la cosmología o concepción del universo, dependiendo la construcción de dicha política científica variables e intereses sociales y económicos, para cuyo desarrollo elabora planes de investigación que integran variados y diferentes proyectos en uno o más campos particulares de la ciencia o en la ciencia en general. En el plano de la toma de decisiones una de las decisiones más importantes de la política científica es la aceptación de los márgenes de error y fiabilidad en que se desarrollaran los proyectos investigación de naturaleza cuantitativa, desde su primera fase, la estadística descriptiva, a su fase final, la inferencia estadística, la estadística inferencial.

En la estadística descriptiva, la fase inicial del proyecto, el margen de error que debe aceptar la política científica es el margen o probabilidad de error de representatividad muestral, igual a la inversión de la muestra, sea inversión de  N, 1/N, en universos de sujetos, inversión de las puntuaciones directas o frecuencias en universos de opciones limitadas, 1/Σxi. Inversamente, la probabilidad de fiabilidad del estudio en su fase inicial será igual a la diferencia de la unidad menos la probabilidad de error de representatividad muestral, la unidad menos inversión de N, “1 – 1/N” en universos de sujetos, la unidad menos inversión de las puntuaciones directas o frecuencias, “1 – 1/Σxi” en universos de opciones limitadas, siendo, en general, la diferencia de la unidad menos la inversión de la muestra igual a la Fiabilidad Teórica en la fase descriptiva de la investigación.

En estadística inferencial, aquella que tiene por fin la inferencia de la muestra al universo, infinito o limitado, la probabilidad o margen de error de la inferencia estadística será igual a aquella que se limite en la probabilidad crítica, en tanto que concreción de la razón crítica en el modelo de crítica racional, la prueba estadística.

La forma de calcularse la probabilidad crítica en los modelos normales siempre será el mismo, producto del porcentaje X de error o fiabilidad  entre cien, y resultado del cociente multiplicado por la máxima tendencia del modelo, de forma que, en estudios de error, aquellos realizados sobre un margen de error en la razón crítica de la política científica, la probabilidad crítica será el máximo margen de error dispuestos  a aceptar en el  modelo empírico para aceptar racional una hipótesis empírica, siendo la probabilidad crítica igual al porcentaje de error, entre cien, por la máxima tendencia, luego el porcentaje de fiabilidad será igual a la diferencia de la unidad menos la probabilidad crítica. En los estudios de error todo modelo empírico igual o inferior a la probabilidad crítica se acepta la tendencia, sea individual o muestral.

En los estudios de fiabilidad en los modelos normales, aquellos en donde la política científica fija la razón crítica sobre una probabilidad crítica en tanto que margen de fiabilidad, igual a porcentaje de fiabilidad, entre cien, por máxima tendencia, sólo se aceptarán aquellas tendencias, individuales o muestrales, iguales o superiores a la probabilidad crítica.

En los modelos omega, aquellos en donde la magnitud de ideales en muestras superiores a dos sujetos u opciones es de entre dos y N menos uno sujetos u opciones ideales, la probabilidad crítica se fijará en función de los márgenes de error o fiabilidad dispuestos en la política científica sobre los ideales.

La inferencia estadística para transformar una hipótesis empírica en suficientemente racional exigirá que la aceptación racional de la hipótesis sea a nivel individual y muestral. Una hipótesis aceptada a nivel individual pero no a nivel muestral  no dispone de una validación suficiente para transformarse en una proposición universal, sólo pueden ser proposiciones universales aquellas que trascendiendo al individuo y la muestra disponen de suficiente fiabilidad para declarase suficientemente universales, aunque sólo provisionalmente, en tanto que toda verdad universal aceptada sobre un margen de error, sólo puede ser provisional, en tanto que dentro del margen de error, en un tiempo suficiente o infinito, todo es posible, que lo verdadero sea falso y lo imposible sea inevitable.

Las razones por las cuales la razón crítica se materializa en forma de probabilidad crítica, o la probabilidad crítica es la verdadera razón crítica en la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, Introducción a la Probabilidad Imposible, se debe a que si por razón matemática entendemos un determinado  algoritmo que mide proporción, en tanto que toda proporción es racional por cuanto normalmente adopta la forma de número racional, siendo matemáticamente los números racionales proporciones lógicas, todo número racional es en sí mismo una razón determinada, que si se utiliza de forma crítica, en tanto que criterio racional, criterio en forma de cociente o proporción, en estadística de la probabilidad esa proporción o cociente utilizada criticamente, en tanto que criterio lógico, no puede ser otra más que una probabilidad probabilidad crítica. Al mismo tiempo que si en Probabilidad Imposible la crítica de la realidad es sobre la crítica de probabilidad estadísticas, empíricas y teóricas, la única forma de criticar racionalmente probabilidades estadísticas es mediante la elaboración de un término estadístico en forma de probabilidad, probabilidad estadística, que tenga una finalidad crítica, la cual no puede ser  otra más que una probabilidad crítica.

En la medida que la probabilidad crítica en la crítica de lo que sucede establece los márgenes de error o fiabilidad sobre los que en estadística inferencial se hace la inferencia de la muestra al universo, infinito o limitado, la probabilidad crítica es en esencia una variable moral sobre la cual se define la verdad política, la cual, en tanto que la verdad pura es incognoscible, dada la contradicción del ser humano, ser una entidad limitada en un universo de infinitas singularidades, o posibles frecuencias infinitas, en esencia lo que mide la probabilidad crítica es el margen de contradicción, error, entre la verdad política de la ciencia, la verdad para sí de la política científica, y la verdad pura, la verdadera verdad moral del universo, en donde siempre y cuando el progreso en la fiabilidad de la ciencia vaya destinado a reducir el margen de error, contradicción, entre verdad política y verdad pura, las revoluciones científicas tenderán a sucederse más frecuentemente hacia un estado estacionario de permanente revolución científica, ya sean revoluciones tecnológicas o paradigmáticas, salvo que un modelo de política científica inmoral se niegue a aceptar el progreso de la ciencia, reafirmándose en el mantenimiento de viejos modelos y paradigmas a pesar de sus contradicciones internas, en definitiva, la evolución lógica del progreso de la ciencia sería hacia un paradigma de revolución permanente, de desarrollarse la ciencia de forma normal hacia sus ideales.

En Introducción a la Probabilidad Imposible lo que se propone como verdadera ideología de la ciencia, es la fiabilidad, en la medida que si la fiabilidad absoluta es una utopía, por cuanto sólo alcanzamos una fiabilidad parcial inversa al margen de error, la fiabilidad de la ciencia supone en sí misma una ideología o una utopía, si bien, la forma en que se oriente la ideología científica dependerá de los ideales de la política científica, la cual tenderá a desarrollar los ideales de su ideología política, en función de su filosofía y creencias, dependiendo de intereses y variables económicos y sociales, dándose situaciones de contradicción y lucha paradigmática entre los distintos paradigmas de las diferentes ideologías.

El motivo por el cual la probabilidad crítica se define como una variable moral, es porque, en función del grado de exigencia moral de la ideología política que dirige la política científica, una política científica menos exigente tenderá a aceptar mayores márgenes de error que otro modelo distinto de político científica más moralmente exigente. Por ejemplo, supongamos que una empresa A y una empresa B diseñan un determinado producto,  por ejemplo, una variedad transgénica de una verdura, o una medicina, o la fabricación de un medio de transporte o una determinada tecnología,  y en los estudios de calidad y seguridad del producto, transgénico, medicina, medio de transporte, tecnología, por ejemplo,  la política de A establece una probabilidad crítica en el estudio de la calidad y seguridad más exigente que la política de B, en la medida que B acepta un mayor error en sus estudios de calidad y seguridad, los productos de B supondrán un mayor riesgo moral para la vida y la seguridad física de las personas que utilicen los productos de B, luego B tendrá una mayor responsabilidad civil sobre las repercusiones que puedan deberse de sus productos que A, que demuestra una mayor responsabilidad moral al hacer estudios de mayor exigencia. Otro ejemplo pero en el campo de la producción de conocimiento, si sobre una determinada cuestión dos investigadores realizan un estudio sobre la forma de relacionarse determinadas variadas sobre una realidad, aquel investigador que acepte una hipótesis sobre un mayor margen de error que otro, que sólo este dispuesto a aceptar una hipótesis sobre el menor margen de error posible dispuesta a aceptar su política científica, la proposición más verdadera será aquella que sea aceptada sólo sobre el menor margen de error posible.

En líneas generales, a menor margen de error, mayor exigencia moral, luego mayor aproximación a la verdad pura, si bien la verdad pura es incognoscible en tanto que todo estudio en tanto que precisa siempre del establecimiento de márgenes de error, dadas las naturales limitaciones humanas, la verdad pura no puede ser humanamente conocida, si acaso, llegar a la mayor identidad dialéctica posible sobre la aceptación del menor error lógico necesario.

Introducción a la Probabilidad Imposible en este sentido parte de una síntesis filosófica de los principales paradigmas de la filosofía, en la medida que, al igual que el racionalismo crítico, entiende que la verdad pura, noumeno, el ser en sí, es incognoscible, porque sólo alcanzamos a conocer fenómenos, una realidad empírica, fenómeno, que para el positivismo, sólo podemos acceder desde el conocimiento de los hechos positivos, y para que sea de la forma más fiable, desde el estudio cuantitativo de la realidad, una realidad cuantitativa, que dentro de las leyes de la dialéctica, si todo lo cuantitativo se transforma en cualitativo y viceversa, es en esencia el estudio de las cualidades materiales de la realidad, que en tanto cualitativo, para el materialismo dialéctico, depende de la ideología, motivo por el cual la ciencia no puede ser neutra, si acaso política, o en todo caso, tal como propone Probabilidad Imposible, transformarse la ciencia en una ideología en sí misma, la ideología científica, aquel conjunto de ideas que sobre la creencia o apariencia de fiabilidad se afirma que son verdaderas, si bien no son absolutamente verdaderas, sólo provisionalmente universales.

En líneas generales, y en síntesis, la probabilidad crítica es concreción de la razón crítica, establecida por la política científica, en los diferentes modelos de crítica racional de la tendencia, individual o muestral, en el proceso de contraste de hipótesis, a fin de inferir si una tendencia es suficiente para aceptar si una hipótesis empírica es racional . Los modelos de crítica racional en Introducción a la Probabilidad Imposible se clasifican según sean intramedicionales, a partir de una medición, explicados sobre las probabilidades empíricas del Segundo Método en el apartado 11, o sobre puntuaciones directas o frecuencias en el apartado 12, así como en las estadísticas relativas, apartado 14,  y de forma adaptada a la Puntuación Típica, apartado15, o intermedicionales, desde el apartado 16 al 20, tanto para modelos normales y modelos omega.

A fin de exponer algunos modelos de probabilidad crítica, se pasará a exponer ejemplos, algunos de ellos explicados en este blog.

El modelo de probabilidad crítica más utilizado en Introducción a la Probabilidad Imposible, es la que se denomina probabilidad crítica de la primera tabla, porque es explicado en la primera tabla de probabilidades críticas expuesta en el punto  11.4.1.1.3., para quien tenga acceso a la primera edición en formato físico del libro, página 205. La probabilidad crítica de  la primera tabla es utilizada en el Nivel de Sesgo Crítico y en las proporciones críticas intramedicionales detalladas en el apartado 11, y también valida en determinadas proporciones críticas intermedicionales. El Nivel de Sesgo Crítico, en estudios de sesgo positivo, a fin de estudiar si una probabilidad empírica es igual o superior a una determinada probabilidad crítica, normalmente superior a inversión de N, en tanto que media aritmética de las probabilidades empíricas, la probabilidad crítica es directamente porcentaje X de fiabilidad entre cien, o si el objeto de estudio es sesgo negativo, la probabilidad crítica, normalmente inferior a inversión de N, igual a porcentaje de error entre cien. En función de si X es porcentaje de error o fiabilidad será un modelo de estudio de error o fiabilidad. La forma que en Introducción a la Probabilidad Imposible se simboliza la probabilidad crítica será mediante el símbolo “p(xc)”.

 

p(xc) = probabilidad crítica

 

Probabilidad crítica de la primera tabla, válida entre otras funciones, para Nivel de Sesgo Crítico

p(xc) = X : 100

X = error o fiabilidad

 

En el Nivel de Sesgo Crítico en estudio de sesgo positivo, toda probabilidad empírica igual o superior a la probabilidad crítica en tanto que estudio de fiabilidad, X igual a porcentaje de fiabilidad, se acepta a nivel individual, y en estudio de sesgo negativo, en tanto que X igual a porcentaje de error, estudio de error, toda probabilidad empírica igual o inferior a probabilidad crítica se acepta a nivel individual.

En estudios intramedicionales de igualdad de oportunidades, dentro de los modelos de crítica racional ya explicados en este blog, se encuentra la Validez de Igualdad y la Significación de Igualdad, en función la política científica quiera hacerlo a través del estudio del erro o la fiabilidad, si bien el resultado, por una u otra vía, debería ser el mismo por el principio de equifinalidad, Probabilidad Imposible es sistémica por cuanto es un sistema teórico que contempla muchas de las características de la Teoría General de Sistemas.

La Validez de Igualdad es un modelo de crítica racional de estudio de error intramedicional de la igualdad de oportunidades, de forma que si el valor absoluto del Nivel de Sesgo normal, probabilidad empírica menos probabilidad teórica, es igual o inferior a un margen de error, probabilidad crítica, se acepta a nivel individual la tendencia conforme hipótesis empírica de partida, de forma que la probabilidad empírica será igual al porcentaje X de error entre cien por la máxima tendencia del sesgo, el Máximo Sesgo Teórico Posible. Si el Nivel de Sesgo normal es probabilidad empírica menos teórica, y la Máxima Probabilidad Empírica Posible es igual a probabilidad uno, necesariamente el Máximo Sesgo Teórico Posible es igual a la diferencia de la unidad menos probabilidad teórica, siendo siempre, independientemente del tipo de universo del que se extraiga la muestra, la probabilidad teórica igual a inversión de N.

Probabilidad crítica en Validez de Igualdad

p(xc) = ( 1 – 1/N ) · ( X : 100 )

X = porcentaje de error

 

En estudio de fiabilidad, la Validez de Igualdad se puede transformar en Significación de Igualdad, igual a la diferencia de Máximo Sesgo Teórico Posible menos Nivel de Sesgo normal, y si la diferencia es igual o superior a probabilidad crítica, en tanto que margen de fiabilidad, se acepta, siendo entonces la probabilidad crítica igual al porcentaje X de fiabilidad entre cien por el Máximo Sesgo Teórico Posible

Probabilidad crítica en Significación de Igualdad

p(xc) = ( 1 – 1/N ) · ( X : 100 )

X = porcentaje de fiabilidad

 

Como se puede observar, la ecuación de la probabilidad crítica en Validez de Igualdad y en Significación de Igualdad es prácticamente la misma, Máximo Sesgo Teórico Posible, unidad menos inversión de N por el cociente de porcentaje X entre cien, salvo por el detalle que ese porcentaje X en Validez de Igualdad es porcentaje de error, y en Significación de Igualdad X es porcentaje de fiabilidad, de modo que el margen de fiabilidad que la política acepta en Validez de Igualdad es igual uno menos probabilidad crítica en tanto que margen de error, luego el margen de error en Significación de Igualdad es igual a uno menos probabilidad crítica en tanto que margen de fiabilidad.

En estudio del sesgo positivo, entre los modelos explicados en este blog sucede exactamente lo mismo, habiendo en estudios de fiabilidad de sesgo positivo, uno de ellos Validez de Sesgo Positivo, Nivel de Sesgo menos probabilidad crítica en tanto que margen de fiabilidad, o de error, por ejemplo Significación de Igualdad.

En Validez de Sesgo Positivo, Nivel de Sesgo menos probabilidad crítica, cero o positivo del diferencial se acepta, la probabilidad crítica será igual a porcentaje X de fiabilidad, entre cien, por Máximo Sesgo Teórico Posible.

Probabilidad crítica en Validez de Sesgo Positivo

p(xc)= ( 1 – 1/N ) · ( X: 100 )

X = porcentaje de fiabilidad

 

Mientras que en Significación de Sesgo Positivo la diferencia de Máximo Sesgo Teórico Posible menos Nivel de Sesgo debe ser igual o inferior a la probabilidad crítica en tanto que margen de error, siendo la probabilidad crítica igual a porcentaje X de error entre cien.

Probabilidad crítica en Significación de Sesgo Positivo

p(xc)= ( 1 – 1/N ) · ( X: 100 )

X = porcentaje de error

 

De nuevo la misma estructura observada anteriormente, la ecuación de la probabilidad, sea estudio de error o fiabilidad, es la misma, Máximo Sesgo Teórico Posible por el cociente de porcentaje X de error entre cien, salvo que en estudio de error será porcentaje X de error, y en estudio de fiabilidad porcentaje X de fiabilidad.

En estudio de sesgo negativo, dentro de los estudios intramedicionales, no proporcionales, que son los que se han explicado en este blog, igualmente se diferencia entre Validez de Sesgo Negativo, estudio de fiabilidad del sesgo negativo, y Significación de Sesgo Negativo, estudio de error, en donde la diferencia de inversión de N menos probabilidad empírica, en Validez de Sesgo Negativo, debe ser igual o superior a probabilidad crítica en tanto que margen de fiabilidad, siendo la probabilidad crítica igual a inversión de N por el porcentaje X de fiabilidad entre cien. El motivo por el cual el porcentaje X de fiabilidad se multiplica por inversión de N, 1/N, se debe a que si el Máximo Sesgo Negativo Posible es inversión de N, en tanto que si la probabilidad empírica tiende a cero la diferencia de inversión de N menos probabilidad empírica tiende a inversión de N, o lo que es lo mismo, si la probabilidad empírica tiende a cero el valor absoluto del Nivel de Sesgo normal tiende a inversión de N, entonces de ese Máximo Sesgo Negativo Posible la probabilidad crítica sólo aceptará al menos en el diferencial de inversión de N menos probabilidad crítica, el mayor diferencial posible al menos igual o superior a probabilidad crítica.

Probabilidad crítica en Validez de Sesgo Negativo

p(xc) = 1/N · ( X : 100 )

X = porcentaje de fiabilidad

 

Luego si la Significación de Sesgo Positivo es igual a la diferencia de Máximo Sesgo Negativo Posible, la inversión de N, menos la diferencia de la inversión de N menos probabilidad empírica, en la medida que el diferencial final debe tender a cero, sólo se aceptará aquel modelo empírico igual o inferior a probabilidad crítica en tanto que margen de error, igual a inversión de N por el porcentaje X de error entre cien.

Probabilidad Crítica de Significación de Sesgo Negativo

p(xc) = 1/N · ( X : 100 )

X = porcentaje de error

 

De nuevo una misma estructura, inversión de N, 1/N, por el porcentaje X entre cien, dependiendo de si X es porcentaje de error o fiabilidad será estudio de error o fiabilidad.

En líneas generales, en modelos normales, la probabilidad crítica siempre será igual al porcentaje X de error o fiabilidad entre cien por la máxima tendencia del modelo, en donde si X es porcentaje de error, entonces la probabilidad crítica es margen de error en función del cual el modelo empírico debe ser igual o inferior, o si X es porcentaje de fiabilidad la probabilidad crítica  será margen de fiabilidad en función del cual el modelo empírico deberá ser igual o superior. La forma de ordenarse los factores en la crítica racional en Probabilidad Imposible deberá ser de forma que siempre se acepte cero o positivo, entre otros motivos por la que realidad ideal de la política científica debe ser una realidad positiva, lógicamente la negación dialéctica de la negación es la sucesión de ciclos dialécticos en progresión a la utopía, la verdad moral, siempre, esta progresión es infinita en tanto que el isomorfismo verdad pura, verdad en sí, y verdad científica o verdad política, la verdad para sí de la ciencia, sólo se puede hacer sobre la aceptación de márgenes de error provisionales en función de la naturaleza limitada del ser humano, motivo por el cual la ciencia o es incompleta, dado que no todo lo puede conocer, todo conocimiento posible es por naturaleza humano, incompleto, o inconsistente, a falta de conocer todo hay posibles inconsistencias, contradicciones, errores, entre nuestro conocimiento posible, la verdad del ser humano para si , ciencia, y lo que realmente sucede, la verdadera verdad en sí.

La estadística inferencial sólo realizará la inferencia de la muestra al universo, infinito o limitado, sólo cuando la crítica racional de la tendencia observada, la realidad empírica, tome una decisión favorable en el contraste entre hipótesis y realidad en todos los niveles, individual y muestral.

 Los modelos de Validez o Significación, de Igualdad o Sesgo, Positivo o Negativo, explicados en este blog son sólo una pequeña muestra, de la enorme variedad de modelos de crítica racional de la tendencia para el contraste de hipótesis en Introducción a la Probabilidad Imposible, en donde además de los modelos individuales, a fin de hacer posible la inferencia al universo, infinito o limitado, es imprescindible la crítica a nivel muestral.

El motivo por el cual la crítica racional debe ser individual o muestral, se debe que a causa del error de representatividad muestral, el error de hecho que supone aceptar la realidad empírica, la muestra de lo que sucede, o que la política científica haya seleccionado un elevado margen de error crítico, el error racional, la aceptación de cualquier forma de error, de hecho o racional, puede suponer que una aceptación racional de la tendencia individual o muestral sea a causa de los errores aceptados, de hecho o racionales, y no por una verdadera suficiencia racional de la tendencia, individual o muestral, motivo por el cual, independientemente que se acepta una hipótesis, por cuanto se acepta sujeta a un margen de error, dentro del cual todo es posible, que lo verdadero sea falso y lo imposible sea inevitable, a fin de, a pesar del error inherente en toda decisión humana, luego política, a fin de maximizar la fiabilidad y minimizar el error, además de que la política científica sea lo más exigente moralmente posible, se requiera que la crítica racional sea doble, individual y muestral.

Entre los ejemplos de probabilidad crítica en modelos normales explicados en este blog se encuentran el Nivel Muestral Crítico de Igualdad, sólo para estudios de igualdad de oportunidades, y el Nivel Muestral Crítico de Sesgo, ya sea para estudios de sesgo positivo o negativo, dado que, tal como se explica en el apartado 10 de Introducción a la Probabilidad Imposible, los estudios normales de sesgo negativo se pueden transformar en estudios normales de sesgo positivo y viceversa. Y de igual manera que se puede estudiar el Nivel Muestral Crítico, de Igualdad o Sesgo, se puede estudiar la Significación Muestral, de Sesgo o Igualdad, según se prefiera desde el principio un estudio de error o fiabilidad.

En el Segundo Método de la Probabilidad Imposible en la medida que se da prioridad a la Desviación Media sobre la Desviación Típica, siempre se explican primero los diferentes modelos de crítica racional muestrales sobre la Desviación Media, para después hacer los diferentes ejemplos sobre Varianza y Desviación Típica. A fin de no extender demasiado las exposiciones en este apartado se expondrá sólo sobre Desviación Media.

La probabilidad crítica en Nivel Muestral Crítico de Igualdad será igual a la Máxima Desviación Media Teórica Posible por el porcentaje X de error entre cien, siempre y cuando la Desviación Media sea igual o inferior a probabilidad crítica se aceptará la tendencia de la muestra a igualdad de oportunidades.

Probabilidad Crítica en Nivel Muestral Crítico de Igualdad

p(xc) = { [ ( 1 –1/N) · 2 ] : N } · ( X: 100 )

X = porcentaje de error

 

En Nivel Muestral Crítico de Sesgo, sea en estudios de sesgo positivo o negativo, la probabilidad crítica será igual a Máxima Desviación Media Teórica Posible por el porcentaje X de fiabilidad entre cien, siempre y cuando la Desviación Media sea igual o superior a probabilidad crítica se aceptará la tendencia de la muestra a incrementar la dispersión empírica, ya sea en estudio de sesgo positivo o negativo normales.

Probabilidad Crítica en Nivel Muestral Crítico de Sesgo

p(xc) = { [ ( 1 –1/N) · 2 ] : N } · ( X: 100 )

X = porcentaje de fiabilidad

 

En el Nivel Muestral Crítico, sea de Igualdad o Sesgo, para la crítica racional de la Desviación Media, la estructura de la probabilidad empírica es la misma, Máxima Desviación Media Teórica Posible por el porcentaje X entre cien, sólo que en estudios de igualdad será porcentaje X de error, estudio de error, y en estudio de sesgo porcentaje X de fiabilidad, estudio de fiabilidad. En caso que la política científica a fin de hace compatibles los estudios del Segundo Método a primer método prefiera utilizar la Desviación Típica, entonces sustituir Desviación Media por Desviación Típica, y sustituir la Máxima Desviación Media Teórica Posible por Máxima Desviación Típica Teórica Posible, y lo mismo para la Significación Muestral, que es esencia la inversión del error o la fiabilidad. Si el Nivel Muestral Crítico de Igualdad es un estudio de error, la Significación Muestral de Igualdad es un estudio de fiabilidad, y si el Nivel Muestral Crítico de Sesgo es un estudio de fiabilidad, la Significación Muestral de Sesgo será un estudio de error.

La Significación Muestral de Igualdad será un estudio de fiabilidad, en donde la diferencia de la Máxima Desviación Media Teórica Posible menos la Desviación Media debe ser igual o inferior a una probabilidad crítica, en tanto que porcentaje X de fiabilidad, entre cien, por Máxima Desviación Media Teórica Posible.

Probabilidad Crítica en Significación Muestral de Igualdad

p(xc) = { [ ( 1 –1/N) · 2 ] : N } · ( X: 100 )

X = porcentaje de fiabilidad

 

En esencia la forma de calcular la probabilidad en Significación Muestral de Igualdad es la misma que en Nivel Muestral Crítico de Sesgo, la misma probabilidad crítica que en Nivel Muestral Crítico de Sesgo sirve para validar la suficiencia racional de la dispersión empírica, es la misma probabilidad crítica que es utilizada para justo lo opuesto, validar una determinada tendencia suficiente a igualdad de oportunidades. Este tipo de relación dialécticas entre las diferentes ecuaciones matemáticas, lo que viene a demostrar es la identidad dialéctica, en donde, una misma función puede ser utilizada para validar en la práctica tendencias opuestas, dependiendo de la ordenación y finalidad de los factores.

Luego la probabilidad crítica en Significación Muestral de Sesgo será la misma que la utilizada en el Nivel Muestral Crítico de Igualdad, en la medida que si la Significación Muestral de Sesgo es la diferencia de Máxima Desviación Media Teórica Posible menos Desviación Media, siempre y cuando la diferencia será igual o inferior a probabilidad crítica, en tanto porcentaje X de error, entre cien, por Máxima Desviación Media Teórica Posible, se aceptará suficiencia racional del aumento de la dispersión empírica.

Probabilidad Crítica en Significación Muestral de Sesgo

p(xc) = { [ ( 1 –1/N) · 2 ] : N } · ( X: 100 )

X = porcentaje de error

 

Los ejemplos aquí mostrados de probabilidad crítica en algunos de los modelos normales de crítica racional intramedicional, en iguadad de oportunidades o sesgo, positivo o negativo, individual o muestral, son sólo algunos de entre los diferentes modelos de crítica racional intramedicional explicados del apartado 11 al 15, incluidos los modelos de crítica racional de las Puntuaciones Típicas en el apartado 15. Al igual que hay diferentes tipos de crítica racional para modelos normales, de los cuales algunos  se han explicado de momento en este blog, a continuación paso a la exposición de la probabilidad crítica en diferentes modelos de crítica racional en modelos omega.

Si por modelos normales en Introducción a la Probabilidad Imposible se entiende aquellos cuya dispersión oscila entre cero o máxima, dado que es la dimensión normal de oscilación de la dispersión estadística, independientemente del tipo de universo, infinito o limitado, los modelos omega serán aquellos modelos, en universos infinitos o limitados, siempre y cuando la muestra o universo sea superior a dos sujetos u opciones, en donde la magnitud de ideales en la muestra varía de dos a N menos sujetos u opciones ideales.

En los modelos omega dado que la dispersión ideal no tiende a cero, ideal de igualdad de oportunidades, o máxima, cuando sólo hay un único sujeto u opción ideal, al haber un abanico de posibles ideales entre dos y N menos uno, integrados en el subconjunto omega dentro de N donde todos son igual de ideales, dado que de lo contrario no se estudiaría por modelo omega en el Segundo Método y se reservaría a estudio a través del Impacto del Defecto, apartado 21 de Introducción a la Probabilidad Imposible, lógicamente los modelos de crítica racional de la tendencia ideal no girarán sobre tendencias máximas o mínimas, simplemente sobre tendencias ideales, en la medida que la tendencia ideal no será ni máxima ni mínima, y vendrá determinada por la magnitud de ideales, subconjunto omega, dentro de N.

En los modelos omega igualmente la crítica racional deberá ser individual y muestral, únicamente pudiendo proceder a la inferencia de la muestra al universo una vez que se valide una suficiente tendencia racional a nivel individual y muestral.

A nivel individual uno , entre los diferentes modelos de crítica racional explicados en Introducción a la Probabilidad Imposible, para modelos omega,  y explicado ya en este blog es la Validez Omega, en donde siendo la probabilidad ideal, inversión de omega, 1/Ω, siendo omega todo el conjunto de sujetos u opciones ideales dentro de N, conjunto inferior a N y superior a uno, la probabilidad crítica es igual al porcentaje X de error, entre cien, por la probabilidad ideal, de forma que toda probabilidad empírica de todo sujeto u opción dentro de omega que sea igual o superior a probabilidad crítica se acepta su tendencia suficiente a probabilidad ideal.

Probabilidad crítica en Validez Omega

p(xc) = 1/Ω · ( X : 100 )

X = porcentaje de error

 

Tendencia suficiente en cada sujeto u opción  individual que para poder ratificarse a nivel muestral deberá superar la prueba de Nivel Muestral Omega, igual a, en Desviación Media, Desviación Media menos probabilidad crítica, cero o positivo se acepta, probabilidad crítica igual a Desviación Media Ideal por porcentaje X de error entre cien.

Probabilidad crítica en Nivel Muestral Omega

p(xc) =  { { [ ( 1/ Ω – 1/N ) · Ω ] + [1/N · ( N – Ω ) ] }: N } · ( X: 100 )

X = porcentaje de error

Los ejemplos aquí explicados de probabilidad crítica son sólo algunos de entre la enorme variedad de pruebas racionales que se exponen en Introducción a la Probabilidad Imposible para el contraste de hipótesis, siendo en todo caso siempre, ya sea en modelos normales o modelos omega, estudios de error o fiabilidad, la probabilidad crítica, aquella probabilidad estadística fijada por la política científica en tanto que razón crítica para estudiar si una tendencia es suficientemente racional para aceptar si una hipótesis empírica se transforma provisionalmente en una hipótesis universal suficientemente racional.

Rubén García Pedraza, a Madrid 7 de septiembre del 2013

 

 

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