¡En los últimos 3 artículos, cubrimos mucho terreno! Antes de pasar a otros temas, quería simplemente proporcionar un resumen de los puntos clave del final de cada uno de esos artículos y publicarlo aquí como un resumen ejecutivo. Esta podría ser una buena descripción general o un recordatorio para aquellos que leen cada artículo o tocan los puntos destacados en caso de que se hayan perdido uno.

Parte 1: Fundamentos de la estadística y cómo predecir el futuro

A menudo, el rendimiento de la munición que medimos en el rango no es lo que realmente nos importa. Nos demos cuenta o no, a menudo recopilamos una muestra de datos y la usamos para predecir el rendimiento futuro de nuestro rifle o munición. ¡Ahí es cuando las estadísticas pueden ayudar!
Las estadísticas descriptivas (como promedio, mediana, dispersión extrema, desviación estándar) son muy buenas para resumir un montón de puntos de datos en un solo número. Proporcionan un resumen manejable y significativo, pero debido a que existen para simplificar eso implica cierta pérdida de detalles o matices. Una dependencia excesiva de cualquier estadística descriptiva puede llevar a conclusiones engañosas.
El promedio y la mediana son medidas del «medio» de un conjunto de números. Tampoco está mal. La clave es determinar qué es más preciso para una situación particular: el promedio se ve más afectado por los valores atípicos.
La mediana es menos sensible a los valores atípicos. La desviación estándar (SD) es un número que comunica qué tan dispersos están los valores del promedio. Debido a que hay tantos factores independientes que influyen en el rendimiento de un rifle y munición, puede ser una aplicación ideal para una distribución normal.
El poder de una distribución normal proviene del hecho de que sabemos cómo se distribuirán los datos con solo tener que conocer una estadística: la desviación estándar. En una distribución normal, sabemos con precisión qué proporción de las observaciones estarán dentro de una desviación estándar del promedio (68%), dentro de dos desviaciones estándar (95%) y dentro de tres desviaciones estándar (99,7%).
¿Cuántos disparos necesitamos disparar para tener un tamaño de muestra «bueno»? La respuesta depende de cuán pequeñas sean las diferencias que estamos tratando de detectar y cuánta confianza queramos tener en los resultados para predecir el futuro.
Cuantas más muestras se utilicen en un cálculo, más confianza tendremos en los resultados.
Una clave muy importante es comprender que, en primer lugar, el promedio y la DE tienen niveles de confianza asociados. El hecho de que disparemos 10 disparos y midamos una SD no significa que obtendremos la misma SD la próxima vez. De hecho, es poco probable que obtengamos el mismo número. El hecho de que podamos medir o calcular algo con el segundo decimal no significa que tengamos ese nivel de precisión o conocimiento del futuro. Solo podemos hablar en términos de valores absolutos y precisos sobre los disparos realizados en el pasado. Cuando intentamos predecir el futuro, solo podemos hablar en términos de rangos y probabilidades. El nivel de confianza con el que se siente cómodo es una compensación personal entre aceptar algún riesgo de que sus resultados no sean precisos o invertir más tiempo y dinero para seguir probando.

Parte 2: Estadísticas prácticas relacionadas con la velocidad de salida

Probablemente sea una mala idea despreciar por completo la ES o la SD. Ambos proporcionan algún tipo de conocimiento. Una dependencia excesiva de cualquier estadística descriptiva puede llevar a conclusiones engañosas.
SD es una estadística más confiable y efectiva cuando se trata de cuantificar las variaciones de velocidad de salida. ES es más fácil de medir, pero es un indicador estadístico más débil en general porque se basa enteramente en los dos eventos más extremos.
El ES crecerá con el tamaño de la muestra, pero el promedio y el SD comenzarán a converger en el valor real y no simplemente continuarán creciendo cuantos más disparos disparemos.
Si bien es fácil acercarse a la velocidad de salida promedio con 10 disparos o menos, es mucho más difícil medir la variación y la DE con precisión. Existe una tendencia a subestimar la SD en muestras pequeñas. Para tener mucha confianza en que nuestra SD es precisa, necesitamos un tamaño de muestra mayor de lo que muchos pensarían, probablemente 20-30 disparos o más. ¡Mientras más, mejor!
Es muy difícil determinar diferencias menores en la variación de velocidad entre dos cargas sin un tamaño de muestra ridículamente grande (como más de 50 rondas o más de cada carga para diferenciar incluso una diferencia del 20%). A menudo, tomamos decisiones basadas en datos realmente insuficientes porque la diferencia de rendimiento medida entre dos cargas es simplemente el resultado de la variación natural que podemos esperar en tamaños de muestra pequeños.
ES puede ayudar a eliminar las cargas defectuosas de manera temprana, pero use SD para demostrar una buena carga con confianza.

Parte 3: Estadísticas prácticas relacionadas con la precisión y el tamaño del grupo

Exactitud y precisión no son lo mismo. La precisión se refiere a qué tan bien se centra un grupo de disparos en un objetivo. La precisión describe la extensión de disparos individuales alrededor del punto central de un grupo de disparos. A diferencia de la precisión, la precisión no se puede ajustar marcando una perilla en el arma. Extreme Spread (ES) no es una muy buena medida de dispersión. Las estadísticas de rango como ES son estadísticamente mucho más débiles porque prácticamente ignoran los puntos de datos internos. Son las estadísticas menos eficientes, pero también las más utilizadas porque son muy fáciles de medir en el campo y muy familiares para los tiradores.

El radio medio, también conocido como promedio al centro, es la distancia promedio desde cada disparo hasta el centro del grupo. El radio medio utiliza información de cada disparo en un grupo, no solo los dos puntos más extremos. Debido a esto, el radio medio puede proporcionar una medida de precisión de mayor confianza que ES. Sin embargo, el radio medio es un poco más difícil de medir que ES.

El radio medio nos permite resolver pequeñas diferencias de precisión con menos disparos. Si está comparando dos cargas o dos rifles y tratando de decidir cuál es superior en términos de precisión, comparar el radio medio de los grupos disparados conducirá a conclusiones más confiables que comparar ES.

No excluya los valores atípicos en sus grupos, a menos que uno sea indudablemente el resultado de un error humano.

Los grupos de 10 disparos son un indicador más confiable cuando se trata de predecir lo que es probable que haga una carga en el futuro.

Al hacer juicios estadísticamente sólidos, puede encontrar que muchas cargas producen resultados estadísticamente similares y las cargas, en general, no son tan meticulosas como la sabiduría convencional nos haría creer.

Como seres humanos, tendemos naturalmente a ver patrones en todas partes, pero eso a menudo puede llevarnos a encontrar patrones significativos en ruido sin sentido.

La estadística es una herramienta que puede ayudarnos a diferenciar entre patrones verdaderos y ruido sin sentido. No se trata solo de disparar más tiros. Planifique sus pruebas y analice sus objetivos de manera que pueda tomar sus decisiones con confianza.

Precision & Group Size – Statistics for Shooters Part 3

Si está interesado en aprender más sobre este tema, lo invito a leer los artículos completos o visitar la página de mis trabajos citados para esta serie de Estadísticas para tiradores. Allí proporciono enlaces a muchos otros libros y recursos en línea que profundizan en temas relacionados.

Deja un comentario

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.