Musa Verde | Mentiras y estadísticas
Mark Twain dijo algo así que traduce como “Mentiras, más mentiras y estadística”. Implicando que la estadística es una forma superior de mentir. ¿Estaba tratando de acabar con la ya pobre reputación de una ciencia considerada difícil pero que ayuda a otras a enfrentar y explicar la incertidumbre de la realidad? ¿Estaba su pluma sarcástica impulsándonos a ver más críticamente los números que personeros, políticos de todo color y calaña y gobiernos nos enjaretan a la menor provocación para mejorar su imagen o distorsionar la realidad a su conveniencia? Cuando menos Twain nos pone a pensar en la función social y la realidad detrás de los números que se nos presentan como estadísticas y como debemos interpretarlos.
Las pruebas estadísticas mejor conocidas son las determinísticas, nos permiten suponer que “conocemos la verdad” con un margen de error aceptable. No es la única perspectiva. La estadística, una ciencia que maneja la incertidumbre, disiente del mundo jurídico donde es necesaria la certeza de los hechos, más allá de la duda razonable, para declarar inocencia o culpabilidad. La estadística no se parece en nada a los horóscopos que claman predecir el futuro personal a partir de la alineación de astros y constelaciones en el momento de nuestro nacimiento. Un futuro labrado desde el primer momento, casi siempre venturoso y vago para acomodar cualquier circunstancia. La estadística, al contrario, hace predicciones con un mínimo de ambigüedad y un margen de error conocido.
¿Por qué se abusa de las estadísticas? Por la misma razón que se abusa del trabajo científico, da legitimidad. ¿Cómo sucede? Una característica esencial del trabajo en ciencia es medir los sujetos de estudio para conocerlos y para compararlos; también para que otras personas puedan utilizar, recrear o criticar nuestras mediciones, suposiciones, hipótesis y resultados. El uso de las mediciones y los números fuera de la estadística no es para analizar ni criticar, sino para presentar opiniones convenientes sobre la realidad—no hechos— es para dar una pátina de objetividad, para que parezca verdad, pero no es una verdad completa. Contra este abuso de la estadística ¿Qué podemos hacer?
Primero cuestionar cual es la razón para que se tenga que ofrecer una cantidad para crear una nota. Es información, posiblemente incompleta, no es noticia, es publicidad para quedar bien con jefes y consumidores y perpetuarse en el poder mercantil o político.
Algunos ejemplos de estas notas que nos llegan por anuncios o noticias pagadas en radio y televisión. La creación e inauguración de hospitales con un gran número de camas que servirán a muchas personas. ¿Cuál es la necesidad real de hospitales en el área? ¿Atiende a las enfermedades más comunes en la región? ¿Estará ubicado en un sitio accesible? ¿Habrá suficiente personal y material médico? Se anuncia con bombo y platillo el número de educandos entraron educación primaria. ¿Cuántos queda fuera por falta de salones y docentes? ¿Cuántos llegan a clase sin haber desayunado? ¿Cuántos acaban la educación primaria? ¿Cuántos van a la escuela y trabajan? La reducción en la pobreza extrema. Ya nos jugaron este truco una vez bajando el ingreso necesario para ser extremadamente pobre. Ahora salir de la pobreza extrema quiere decir que eres pobre a secas. Poco consuelo si no:te alcanza para hogar, alimento, transporte y salud. Olvídate del disfrute del ocio.
Otra forma de aprender a distinguir las estadísticas de los datos creados no es necesariamente aprender estadística. No es fácil encontrar el tiempo y dudo que los cursos de estadística sean abundantes y populares en línea. La otra forma de aprender está frente a tus ojos. Infórmate. Es trillado decir que debes consultar fuentes con perspectivas diversas; trillado pero útil. Conocer más de una opinión nos da perspectiva crítica. Ni siquiera tenemos que estar de acuerdo con alguna de las partes.
Otra cosa más que podemos hacer, si nos dedicamos a producir números y conocimientos es ser honestos. En ciencias cometemos errores antes de aprender algo nuevo y admitimos errores. En muchas ocasiones necesitamos usar las pruebas estadísticas apropiadas para aprender un poco y refinar nuestras hipótesis y nuestro conocimiento. Si no hacemos nuestro trabajo bien, quienes revisen nuestros trabajos rechazarán nuestras conclusiones.
Así debemos rechazar las estadísticas manipuladoras. Se pueden manipular las estadísticas, pero no de puede negar la realidad.
