Tag Archives: escuela

Mentiras, grandes mentiras y Estadística

En mi vida sólo he “cateado” una asignatura: Estadística de segundo de carrera.

Hace tiempo sentía este incidente como una mancha en mi expediente, como un tropiezo en mi trayectoria académica, un evento digno de soslayarse. En definitiva: un desastre para olvidar.

Ahora me doy cuenta de que debería haber “cateado” muchas más asignaturas, y mucho antes. Es lo que James Altucher llama “get early rejections”. Una cosa que le va muy bien a los jóvenes.

rejection-early-age

Pero dejando de lado este defecto de nuestro sistema educativo (quiero decir el hecho de que los niños no se enfrentan al fracaso hasta bien entrada la edad adulta, y no han desarrollado las herramientas que les van a permitir luchar contra las adversidades y la frustración), el motivo de este escrito es poner de relieve lo importante de la asignatura de marras que me tocó repasar durante los calurosos días de agosto de un ya lejano verano.

La Estadística es una ciencia que debería enseñarse a nivel de Educación General Básica, o lo que ahora sería Educación Primaria. La Estadística se invoca constantemente en los medios, la utilizan los políticos, los directivos, los periodistas, los científicos y académicos, y los técnicos (ingenieros, arquitectos, médicos…). Con ella se puede mostrar la realidad de un hecho de mil maneras diferentes. El paradigma de ésto es la utilización de diferentes escalas en unos gráficos o histogramas utilizados en la Estadística Descriptiva. Todavía me entran escalofríos cuando recuerdo cómo en algún debate televisivo algunos candidatos han presentado ante cámara gráficos de líneas o de barras para enfatizar algún aspecto del que hablaban, como si ese tipo de representación gráfica dejara el asunto zanjado, sin posibilidad de réplica. Un gráfico con una línea marcadamente ascendente para mostrar lo bien que se comporta un determinado indicador, o 2 barras contiguas en la que la primera es baja, tan baja que apenas levanta unos milímetros desde la base y la siguiente se dispara hacia la parte alta de la hoja…”y todo gracias a nuestra gestión“.

Pero dejando aparte estas groseras maneras de manipular al personal, hay 4 aspectos de la Estadística que son tremendamente útiles, y que yo tengo presentes cotidianamente:

1) El principio de Pareto. Un fenómeno por el cual el 80% de las consecuencias deriva del 20% de las causas. Por tanto, conviene hacer sistemáticamente el análisis de dónde se halla ese 20% que es causa, para incidir en él y así poder influir en el 80% del resultado. De la misma manera, podremos “eliminar” cosas. Casi es más potente el saber que “eliminando el 80% del esfuerzo sólo nos cargamos el 20% del resultado“. Imagínate liberar un 80% de tu agenda afectando sólo al 20% de tus ingresos. Tenemos hueco para un montón de tiempo libre, o para empezar cosas nuevas, cosas que funcionarán con el criterio 80/20, volver a analizar las causas y las consecuencias y volver a refinar ese 20% y descartar el 80% improductivo. Así ad infinitum.

2) Una muestra representativa. Una muestra representativa lleva a resultados estadísticamente significativos. No podemos decir “ese restaurante es una castaña, estuve mirando el tripadvisor y vi unos cuantos comentarios negativos”. Lo que traducido significa que los primeros 2 ó 3 comentarios a lo mejor no eran buenos. ¿podemos fiarnos de la opinión de 3 personas cuando un restaurante puede servir miles de menús al cabo de un año? Una muestra válida (estadísticamente significativa) cuando la población de la que se infiere es suficientemente alta, debe constar, como mínimo, de 30 observaciones.

rubias_estadistica

3) La ley de los grandes números. Esta ley afirma que los errores de estimación que se puedan cometer respecto a una población grande se compensan unos con otros. Un ejemplo: quiero estimar el peso medio de una población de pollos, pero sólo dispongo de una báscula romana que mide el peso aproximado, no al gramo. Si peso a una muestra de animales lo suficientemente representativa, la media que saque tenderá a converger con la media real de la población que hubiera sacado con una báscula de precisión, ya que a algunos pollos los habré pesado de más y a otros de menos, y esos errores se compensarán unos con otros. Conclusión: cuando tratamos con grandes números no hace falta prestar demasiada atención al detalle. Lo importante es el meollo.  

4) Confundir correlación con causalidad. Hace algunos años una revista científica publicó un estudio, según el cual los niños que dormían con la luz de la habitación encendida tendían a desarrollar miopía al llegar a la edad adulta. Conclusión: no dejéis que vuestros hijos duerman con la luz encendida si no queréis que tengan problemas de vista. PUES NO. Posteriormente, una Universidad quiso profundizar en esta teoría y lo que descubrió fue lo siguiente: la miopía sobre todo está directamente relacionada con tener padres miopes, y los padres miopes (no sé por qué) tienden a dejarse la luz de la habitación de sus hijos encendida por las noches. Por tanto, la luz no causaba la miopía. La miopía la causa tener padres miopes, que a su vez causa que se dejen la luz encendida.

nino-durmiendo-1

Como véis la Estadística es tremendamente útil, y su utilidad radica en que no nos den gato por liebre. En saber que no todo es lo que parece, y en ser consciente de que las cosas hay que pensarlas uno mismo. No deleguéis la mayor de las responsabilidades, no dejes que otro piense por tí.