Regresión a la media para niños
La regresión hacia la media es un concepto interesante en estadística. Imagina que mides algo que puede variar mucho, como la altura de las personas o las calificaciones de un examen. Este fenómeno nos dice que si una medida es muy alta o muy baja la primera vez que la tomas, es probable que la segunda vez esté más cerca del promedio. Y al revés, si la segunda medida es muy extrema, la primera probablemente estuvo más cerca del promedio.
Es importante entender la regresión hacia la media para no sacar conclusiones equivocadas. Por ejemplo, si un equipo de fútbol gana muchos partidos seguidos de forma inesperada, es probable que en los siguientes partidos su rendimiento se acerque más a su nivel habitual.
Este fenómeno fue observado por primera vez por Sir Francis Galton. Él lo notó al estudiar cómo se heredaban ciertas características.
A veces, a la regresión hacia la media también se le ha llamado "reversión a la media" o "reversión a la mediocridad". Sin embargo, en el mundo de las finanzas, "reversión a la media" tiene un significado diferente. Allí se usa para describir cómo los resultados de una inversión pueden ser muy cambiantes a corto plazo, pero se vuelven más estables a largo plazo.
Contenido
¿Qué es la Regresión hacia la Media?
Para entender mejor la regresión hacia la media, piensa en un grupo de estudiantes que hacen un examen de 100 preguntas de verdadero o falso. Supongamos que todos los estudiantes responden al azar. La calificación promedio esperada para cada estudiante sería 50.
Un Ejemplo Sencillo para Entenderlo
Algunos estudiantes, por pura suerte, sacarán una nota mucho más alta que 50, y otros, por mala suerte, sacarán una nota mucho más baja. Si tomamos solo a los estudiantes que sacaron las notas más altas (por ejemplo, el 10% superior) y les damos un segundo examen donde también responden al azar, ¿qué crees que pasaría?
Lo más probable es que la calificación promedio de este grupo en el segundo examen esté de nuevo cerca de 50. Esto significa que sus notas "regresaron" hacia el promedio general de todos los estudiantes. No importa lo que un estudiante sacó en el primer examen, la mejor predicción para su nota en el segundo examen (si responde al azar) es 50.
Si la suerte no influyera para nada, y solo contara la habilidad, entonces todos los estudiantes sacarían la misma nota en el segundo examen que en el primero, y no habría regresión hacia la media.
Habilidad vs. Suerte: ¿Cómo Influye?
En la vida real, la mayoría de las situaciones son una mezcla de habilidad y suerte. Por ejemplo, las notas de un examen dependen de lo que sabes (habilidad) y de si tuviste un buen o mal día (suerte).
Imagina que un grupo de estudiantes hace dos exámenes iguales en días seguidos. Es común ver que los que sacaron las peores notas el primer día tienden a mejorar en el segundo. Y los que sacaron las mejores notas el primer día, tienden a sacar una nota un poco más baja en el segundo.
Esto ocurre porque la nota de un estudiante es una combinación de su conocimiento y de la suerte. En el primer examen, algunos tuvieron suerte y sacaron una nota más alta de lo que realmente sabían. Otros tuvieron mala suerte y sacaron una nota más baja. Cuando hacen el segundo examen, es menos probable que los que tuvieron mucha suerte la primera vez vuelvan a tener tanta suerte. Y los que tuvieron mala suerte, es menos probable que la tengan de nuevo. Por eso, las notas tienden a acercarse al promedio.
¿Quién Descubrió este Fenómeno?
El concepto de regresión fue popularizado por Sir Francis Galton a finales del siglo XIX. Él lo observó al estudiar cómo se heredaban características como la altura. Galton notó que los hijos de padres muy altos o muy bajos tendían a tener una altura más cercana al promedio de la población.
Él llamó a esto "regresión hacia la mediocridad en la estatura hereditaria". Galton midió la altura de cientos de personas y pudo calcular cuánto se acercaban los hijos al promedio. Descubrió que la diferencia entre la altura de un hijo y la de sus padres era proporcional a cuánto se desviaban los padres del promedio de la población.
La Explicación de Galton y la Actual
La explicación que Galton dio para este fenómeno no es la que se acepta hoy. Él pensaba que un niño heredaba características no solo de sus padres, sino también de sus antepasados más lejanos, lo que haría que las características se "diluyeran" hacia el promedio.
Hoy sabemos que un niño recibe su información genética directamente de sus padres. La regresión hacia la media en la altura se entiende mejor si pensamos que la altura está influenciada por muchos genes. Los individuos muy altos suelen tener muchas combinaciones de genes que favorecen la altura. Pero cuando se reproducen, sus hijos no necesariamente heredan todas esas combinaciones de genes de ambos padres. Además, la altura también está influenciada por el ambiente (como la alimentación), lo que hace que los hijos de padres excepcionales sean aún más propensos a estar más cerca del promedio que sus padres.
¿Es lo Mismo que la Reversión a la Media en Finanzas?
No, aunque suenen parecido, no son lo mismo. En finanzas, la "reversión a la media" se refiere a la idea de que los precios de los activos (como acciones) o los rendimientos de las inversiones, que se han desviado mucho de su promedio histórico, tienden a volver a ese promedio con el tiempo. Es una idea que se usa para predecir movimientos en el mercado, no para describir un fenómeno estadístico general como la regresión hacia la media.
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Véase también
En inglés: Regression toward the mean Facts for Kids
