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¿Las estadísticas dicen la verdad o solo son falsos positivos?

Ahora que hay estadísticas casi para cualquier asunto, un estudio muestra qué tan fácil es dar por buena una hipótesis que no necesariamente es verdadera o falsa por los motivos que alegan quienes interpretan estadísticas.

Por: pijamasurf - 22/11/2011 a las 19:11:07

Las estadísticas parecen ser los oráculos de nuestro tiempo: no es descabellado pensar que existe un estudio estadístico sobre casi cualquier asunto, cualquier decisión sobre la cual tuviéramos dudas que se aclararan luego de saber que tantos de cada tantos eligieron tal cosa y no otra.

Al mismo tiempo, sin embargo, o quizá por esto mismo, esos mismos datos nos dejan con cierta impresión de falsedad, de haber sido truqueados en algún momento, fuera al preguntarle a los supuestos cientos o miles de personas que integran una muestra o al realizar los cálculos matemáticos propios de dichos estudios. O, en una circunstancia un tanto más compleja, quizá la sensación de embuste proviene de esta idea: con tantos millones de personas en el mundo, ¿será tan difícil encontrar el número suficiente —o subjetivamente aceptable— para probar una premisa solo por frecuencia de opiniones?

Ahora esta impresión podría quedar corroborada científicamente por un artículo en el que científicos de las universidades de Pennsylvania y de California en Berkeley muestra cómo ahora casi cualquier cosa puede demostrarse con estadísticas, “cuán inaceptablemente fácil es acumular (y reportar) evidencia estadísticamente significativa para una hipótesis falsa”.

Joseph P. Simmons, Leif D. Nelson y Uri Simonsohn utilizan para esto el concepto de “falso positivo”, mismo que definen como “el rechazo incorrecto de una hipótesis nula”, descartar una posibilidad por razones equivocadas.

Según los autores, esta tendencia se presenta con cierta predilección en los estudios psicológicos, especialmente los de psicología social que se combinan con economía, en los que en ocasiones los intereses personales sesgan la manera en que se interpretan los datos. Si bien esta flexibilidad forma parte de los “grados de libertad del investigador”, al sobrepasarse se llega a la parcialidad y en el peor de los casos al sinsentido.

Por otro lado también es necesario tomar en cuenta el contexto en el que se presentan estas estadísticas, sembradas en un medio científico —lleno de conceptos, palabras y referencias que aluden a la ciencia y sus procedimientos— que generan la sensación de verdad o seriedad y que permiten también excluir todo tipo de detalles relevantes de la publicación final.

“Nuestro objetivo como científicos no es publicar tantos artículos como podamos, sino descubrir y diseminar la verdad”, concluyen los autores.

Solo como detalle tangencial, recordemos la importancia que tenían las estadísticas en el mundo distópico de 1984: «Encontrarse en minoría, incluso en minoría de uno solo, no significaba estar loco […] “la cordura no depende de las estadísticas”».

[National Post]


  1. Ivana dice:

    En primer lugar, existen muchísimos métodos estadísticos para analizar datos, según su naturaleza, variabilidad, tamaño de la muestra, etc. Está mal pensar que con tantos millones de personas en el mundo va a ser difícil encontrar el número suficiente —o subjetivamente aceptable— para probar una premisa solo por frecuencia de opiniones como dice el artículo. Lo que vale es que la muestra sea representativa de la población objetivo. Es verdad que si se trabaja con una muestra existe la posibilidad de cometer un error, pero eso se puede medir probabilísticamente para saber qué tan confiable son las conclusiones. Con todo respeto me parece que antes de criticar una ciencia hay que informarse un poco más. Saludos.

  2. Elar Junior dice:

    el problema es de interpretación y uso inadecuado de las herramientas estadísticas, y esto uno se da cuenta rápidamente cuando: presentan resultados de estudios y no te mencionan el diseño muestral,tampoco la función de probabilidad, la forma como se obtuvo el dato en especial es fundamental, sin esto las conclusiones no son tan creíbles

  3. Dr.Sepia dice:

    Lo que pasa con las estádisticas es que, por una parte, los periodistas no saben interpretarlas (¡dicen cada barbaridad con tal de conseguir una noticia!) y, por otra parte, los políticos las maquillan para sus propósitos.

    Si en un estudio estádistico, no te dan el muestreo, el método de muestreo, la función de probabilidad utilizada, etc. realmente no vale de mucho…

    Las estádisticas nunca están mal,son sólo datos, lo que está mal es su interpretación (a mala idea o por necedad).

    Solución: no creer nunca a un político y eliminar la carrera de periodismo (¡los periodistas hablan, juzgan y opinan de todo sin saber de nada!; periodismo debería ser una especialidad de cada carrera).

  4. Pete Zahut dice:

    ¡Vaya! Creí que era el único ”hereje” que toma con reservas las estadísticas.

  5. perrozen dice:

    escuchado por allí: “las estadísticas son como una bikini; lo que muestran es muy sugerente, pero lo que ocultan es vital”