-¿Se puede mentir usando estadísticas?

-Por supuesto Ángela, tanto que hasta hay un libro famoso que se llama así: “Mentir con estadísticas”, de Darrell Huff.

-Cuéntame cómo se puede hacer un uso sesgado de las estadísticas, que se basa en el manejo de datos objetivos.

-Te daré algunos ejemplos, porque el tema es muy amplio.

 

Cuando hablamos de promedios habitualmente pensamos en lo que se conoce como “media aritmética”, que consiste en sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número de datos. Un uso abusivo del promedio se da por ejemplo en el caso de la radiación nuclear. Este tema ya lo hablamos en el 2014 analizando las mentiras del gobierno de Japón sobre la radiación nuclear. Una era hablar de “radiactividad promedio”. Te decía entonces: “La radiactividad no se distribuye de forma uniforme en un territorio, más bien se presenta en forma de ‘manchones’ de radiactividad, rodeados de zonas en las que no se detecta. Hacer un promedio no significa nada”.

-Me acuerdo, ¿y otro ejemplo?

 

Hacer una encuesta sobre intención de voto donde la muestra es proporcional al número de habitantes de cada estado y esta proporcionalidad nos da que 10 personas, por ejemplo representan la intención de voto de un estado pequeño. Es obvio, los resultados que se obtengan son irrelevantes.

Otro ejemplo es el de los porcentajes. Indicar un porcentaje sin decir cuál es la base sobre la cual se calculó es no decir nada. El 10 por ciento de 100 es 10, el 10 por ciento de 1000 es 100, y así sucesivamente, indicar por ejemplo que los ingresos por exportaciones “aumentaron un diez por ciento” y no decir con respecto a que base se calculó, es no decir nada, o peor: es mentir. Cambiando la base de cálculo se puede presentar un resulta optimista cuando la realidad no es tal. Un aumento de sueldo porcentual, por ejemplo dego un 8 por ciento para todos los empleados de todas las categorías, amplía la diferencia entre los que más ganan, que se ven más beneficiados que los que menos ganan, por ser las bases de cálculo mayores en unos que en otros. Un aumento de sueldos lineal, por ejemplo 1000 pesos para todos, por el contrario acorta la diferencia entre los sueldos más altos y los más bajos.

 

-En definitiva tenemos que ser muy cuidadosos al analizar los datos numéricos.

 

-Así es Ángela y cuando no entiendas algo pide que te lo expliquen, si sigues sin entender pide que te lo expliquen otra vez. Si a la tercera vez no entiendes es que te están queriendo engañar.

 

 

✉ costiglia@yahoo.com

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