Cuántas veces conviene medir, y qué incerteza le corresponde a un promedio.
Medimos muchas veces y promediamos. ¿Por qué? Y sobre todo: qué número reportamos como incerteza, la dispersión de las mediciones o la del promedio. Son dos dispersiones diferentes y cada una responde una pregunta distinta.
Elegí una distribución "madre". La de tiempos de reacción es la que vas a medir en clase: está torcida hacia la derecha, porque uno puede tardar mucho de más pero no puede tardar arbitrariamente de menos.
s estima cuánto dispersan las mediciones individuales.
La SEM = s/√N estima la incerteza estadística del promedio y disminuye como 1/√N. En el informe
conviene indicar con claridad cuál de las dos cantidades se está usando. Pasar de N = 4 a N = 16
reduce la SEM a la mitad; pasar de 16 a 64 vuelve a reducirla a la mitad. Un sesgo instrumental, en
cambio, no desaparece al promediar.
ddof=1Como s se calcula alrededor del promedio de la propia muestra (y no alrededor de μ, que no conocés), la suma de cuadrados sale sistemáticamente chica. Dividir por N−1 en vez de N corrige exactamente ese sesgo. Con N grande casi no importa; con N = 3 o 5, importa mucho.
np.std(x) usa ddof=0 por defecto y por lo tanto subestima.
Para estimar la desviación estándar poblacional a partir de una muestra usamos
np.std(x, ddof=1) o statistics.stdev.