¿Quién le hizo qué a quién? observación que emerge de esta gráfica es que las dos clases de violencia parecen ocurrir en los mismos momentos. Por ejemplo, en el período 09/93 - 01/94 ambos tipos de violencia aumentan de manera dramática para después descender a niveles sin precedentes en 02/94. Los aumentos y descensos en las violaciones en una serie se reflejan en la otra serie: una tendencia al aumento en la serie de detenciones generalmente coincide con una tendencia al aumento en la serie de torturas. Calculamos el coeficiente de correlación ( r ) entre las dos series como r=0.84, una relación muy estrecha. Tenemos n>30 (n=38) puntos en la series. Para ese tamaño de muestra, la distribución de r es Normal, y el error estándar es En este caso, SE( r ) = 0.090. Para establecer la probabilidad de obtener un valor tan alto de r como 0.84 por casualidad, se calcula el t-ratio, que es simplemente el valor de r dividido por su error estándar, es decir 9.027. La distribución t para el valor del t-ratio da la probabilidad de obtener una correlación de 0.84 o más alta si no hay correlación; esta probabilidad se llama habitualmente el valor p. En este caso el valor p es de 0.000000000075. Así, las dos series están vinculadas estrechamente y no por casualidad. La conexión entre las dos series conduce a preguntar por qué pueden estar vinculadas. Al análisis de la coincidencia de dos tipos de violencia en el tiempo lo llamo un análisis de la coherencia de diferentes tipos de violencia. ¿Por qué están tan estrechamente relacionadas la detención y la tortura? Talvez las personas que fueron detenidas muy a menudo fueron torturadas también. Por tanto, la próxima pregunta podría ser: ¿en qué proporción de casos ocurrieron juntas las dos 89