Los números de la discordia

Nora Bär
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23 de diciembre de 2009  

Que una de las noticias más leídas de la edición online de ayer de LA NACION haya sido el premio a una jovencísima matemática graduada en la Universidad de La Plata con diez absoluto (¡felicitaciones, Laura Shaposnik!) habla muy bien de la admiración que inspiran la inteligencia y la dedicación, pero también deja entrever la relación conflictiva que solemos tener con la "reina de las ciencias". Sin embargo, en los últimos tiempos una disciplina afín, la estadística (que en sus orígenes se concibió como "la matemática del Estado"), evoca amores y espantos aun peores que los "bochazos" generalizados de los cursos de ingreso de esa universidad...

Ocurre que existe la percepción generalizada de que esta ciencia basada en la recolección, análisis e interpretación de datos, en lugar de iluminar, puede distorsionar la realidad. Es conocida la frase atribuida a Disraeli de que "hay tres tipos de mentiras: pequeñas, grandes y estadísticas". Un filósofo de entre casa diría "no aclares que oscurece"...

Hace unos días, la Sociedad Argentina de Estadística y el Centro de Estudios de la Nueva Economía, de la Universidad de Belgrano, trataron algunas de las aristas más urticantes del tema (el caso Indec) durante una mesa redonda sobre "Etica y estadística". Allí, el doctor Juan Carlos Abril, de la Universidad de Tucumán, subrayó que por su componente subjetivo la estadística es "tanto un arte como una ciencia" y ofreció algunas herramientas útiles para "evitar dar por verídicas cosas que no lo son" y "desenmascarar estadísticas falseadas".

Según Abril, ante un resultado estadístico, lo primero que hay que saber es ¿quién lo dice? Esto nos permitirá descubrir la influencia consciente o inconsciente que tiende a seleccionar ciertos números en lugar de otros, "como cuando se toma un año para una comparación y se pasa a un año más favorable para otra". En segundo lugar hay que preguntarse ¿cómo lo sabe?, ¿es suficientemente grande la muestra como para significar algo? También hay que desconfiar de trabajos que omitan el número de casos estudiados, o la medida de confiabilidad (el error probable, la desviación estándar), que se basen en promedios cuya variedad no se especifica o en porcentajes, cuando no se informa el total sobre el cual fueron tomados. Por último, conviene constatar que no se hayan introducido distorsiones en las cifras totales o en las conclusiones, y verificar que éstas no se basen en supuestos no probados.

Como las estadísticas son ubicuas (están en las noticias, la política, la medicina...), este "manual mínimo" puede protegernos de fraudes variados. Ya anticipaba H. G. Wells hace más de un siglo que el pensamiento estadístico sería tan necesario como saber leer y escribir...

Por: Nora Bär
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