How To Lie With Statistics - Darrell Huff

How To Lie With Statistics

Todo el mundo ha oído hablar de ladrones que, una vez retirados, se dedican a explicar sus técnicas a particulares con el fin de enseñarles a evitar futuros robos. Quizá sea la mala conciencia o quizá sea la posibilidad de ganar dinero de manera legal pero el caso es que no hay mejor policía que aquel que antes fue ladrón.

Darrell Huff no era ladrón, ni siquiera estadístico, pero conocía mejor que nadie los trucos que se pueden usar (y se usan) para engañarnos a diario. En su libro How To Lie With Statistics (que es un clásico imprescindible desde que se editó por primera vez en 1954) recopiló las triquiñuelas más extendidas en los medios de comunicación de la época. ¿Y saben qué? Medio siglo más tarde siguen estando de moda.

Resumiendo brevemente este libro de Penguin Books diré que las preguntas básicas que todo el mundo debería hacerse a la hora de juzgar la fiabilidad de una estadística son las siguientes:

  • ¿Quién la ha hecho / publicado?

Esta creo que la hace todo el mundo de serie, sobretodo cuando el resultado de la estadística no cuadra con sus creencias a priori. Pero frecuentemente nos fiamos de lo que viene de la “Universidad de Massachusetts de la Plana” sin saber si se trata de un proyecto propio o financiado por empresas interesadas y sin saber si los datos que proporcionó son exactamente (todos) los que se publican

  • ¿Cómo se han obtenido esos datos?

Jugando con muestras pequeñas o mal seleccionadas se puede obtener cualquier resultado imaginable. La redacción de las preguntas puede distar mucho de la redacción del titular. No es lo mismo 5 puntos con un error medio de ±1 que 5 puntos con un error medio de ±10. Si no sabemos cómo se ha hecho un estudio estadístico no podemos valorar sus resultados.

  • ¿Qué falta?

Piense detenidamente ¿Hay un sector de la población que no está representado en la muestra? ¿Hay alguna opción que no se contempla en el cuestionario? ¿Algún factor que no se ha tenido en cuenta puede haber afectado los datos?

  • ¿Qué puede haber cambiado en el camino?

Desde que se hizo el estudio hasta que se redactó el titular, la información del mismo puede haber mutado muchas veces. Por ejemplo, imaginen que yo le pregunto a usted si alguna vez se ha duchado desnudo con otras personas de su mismo sexo. Y se lo pregunto en una instalación deportiva. Y usted, que juega a baloncesto en el equipo local, contesta que si. Y yo voy y al día siguiente publico que el 95% de la población suele participar en actos que involucran a otras personas de su mismo sexo desnudas. Pues eso.

  • ¿Tiene sentido?

Todas las anteriores se pueden resumir en esta, da igual lo que diga un estudio estadístico si el resultado estadístico concluye que las cosas funcionan exactamente al revés de lo que el sentido común dicta. Dado que ningún estudio estadístico es 100% fiable siempre conviene ser críticos y recordar aquello que decía Sagan: Afirmaciones extraordinarias requieren pruebas extraordinarias.

Escrito en 05/11/08 09:01 por Carlos Luna en las categorías:

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