Como Leer Estadisticas en las Noticias

Los numeros pueden ser honestos y enganosos al mismo tiempo

Todos los dias te bombardean con estadisticas. "Estudios muestran que el cafe alarga tu vida." "El crimen subio un 200%." "9 de cada 10 dentistas recomiendan esta pasta de dientes." Estas afirmaciones podrian estar basadas en datos reales, y aun asi cada una podria darte una imagen distorsionada.

Los numeros en si no son el problema. El problema es como se empaquetan. Una estadistica sin contexto es como una oracion sin un parrafo: tecnicamente correcta, pero facil de malinterpretar. Esta leccion te da una lista practica para evaluar cualquier afirmacion estadistica que encuentres.

Pregunta 1: Quien hizo el estudio?

La fuente importa enormemente. Una investigacion publicada en una revista cientifica con revision por pares ha sido verificada por otros expertos antes de su publicacion. Una estadistica de un comunicado de prensa de una empresa no lo ha sido.

Esto no significa que la investigacion corporativa siempre este equivocada o que la investigacion academica siempre tenga razon. Pero conocer la fuente te dice cuanto escrutinio ha recibido el hallazgo.

Pregunta 2: A quienes se estudio, y cuantos fueron?

El tamano de la muestra importa. Un estudio de 15 personas puede sugerir algo interesante, pero no puede probar mucho. Un estudio de 15,000 personas tiene mucho mas peso. Los estudios pequenos son mas propensos a producir resultados extremos solo por azar.

Igualmente importante: quienes estaban en la muestra? Un estudio sobre el sueno realizado solo con estudiantes universitarios podria no aplicarse a jubilados. Un estudio de nutricion hecho en Japon podria no traducirse directamente a las dietas de otros paises. Siempre pregunta si las personas estudiadas son similares a las personas a las que se aplica la afirmacion.

Pregunta 3: Quien lo financio?

El financiamiento no corrompe automaticamente la investigacion, pero crea incentivos. Historicamente, los estudios financiados por la industria azucarera han minimizado los riesgos de salud del azucar. Los estudios financiados por companias farmaceuticas tienden a encontrar resultados mas favorables para sus medicamentos que los estudios independientes de los mismos medicamentos.

Las revistas de buena reputacion ahora requieren que los investigadores revelen quien pago por su trabajo. Si no puedes encontrar informacion sobre el financiamiento, eso en si mismo es una razon para ser cauteloso.

Pregunta 4: Cuales son los numeros reales?

A los titulares les encanta el dramatismo. "Duplica tu riesgo!" suena aterrador. Pero riesgo de que, exactamente? Si el riesgo original era de 1 en 10,000 y se duplico a 2 en 10,000, sigue siendo muy pequeno. Si fue de 1 en 10 a 2 en 10, eso si es mucho mas grave.

Siempre busca los numeros absolutos, no solo los porcentajes o los multiplicadores. "Un aumento del 50% en el riesgo" significa cosas completamente diferentes dependiendo de donde empezaste.

Pregunta 5: Esto es correlacion o causalidad?

Este es uno de los errores mas comunes en los reportes. Solo porque dos cosas ocurren juntas no significa que una cause la otra. Las ventas de helado y los ahogamientos aumentan en verano, no porque el helado cause ahogamientos, sino porque ambos aumentan cuando hace calor y la gente va a nadar.

Cuando ves un titular como "Las personas que desayunan ganan mas dinero", preguntate: desayunar causa mayores ingresos? O las personas con trabajos estables y bien pagados simplemente tienen mas tiempo y rutina por las mananas? Los datos solos no pueden decirte cual explicacion es correcta.

Cuidado con las graficas enganosas

Las graficas pueden distorsionar datos de maneras sutiles. Estos son los trucos mas comunes:

• Ejes truncados: Un grafico de barras que empieza en 95 en vez de 0 puede hacer que una diferencia minima se vea enorme. Una barra que va de 95 a 100 se ve cinco veces mas alta que una de 95 a 96, aunque la diferencia real es pequena.
• Escalas estiradas o comprimidas: Cambiar la escala de un eje puede hacer que una tendencia gradual parezca un pico dramatico o aplanar una subida real en una pendiente suave.
• Periodos de tiempo seleccionados a conveniencia: Mostrar el rendimiento de una accion desde su punto mas bajo hasta su punto mas alto hace que cualquier inversion se vea brillante. Mostrarlo desde el pico hasta el valle hace que la misma inversion se vea terrible.
• Efectos 3D: Las graficas de barras y pastel en tres dimensiones distorsionan como tus ojos perciben el tamano. Las porciones frontales de un pastel en 3D se ven mas grandes que porciones del mismo tamano en la parte de atras.

La prueba de "comparado con que?"

Cada vez que veas una estadistica, pregunta: comparado con que? "Nuestro producto es 30% mas efectivo". Mas efectivo que que? Que no hacer nada? Que el competidor lider? Que su propia version anterior? Sin una comparacion clara, el numero es casi insignificante.

De igual manera, cuidado con el contexto que falta. "El desempleo bajo al 4%". Eso es bueno? Depende de donde estaba antes, de como esta en paises comparables, y de como se define "desempleo". Se cuentan las personas que dejaron de buscar trabajo?

Tu lista rapida de verificacion

Cuando veas una afirmacion estadistica en las noticias o en redes sociales, pasa por estas preguntas:

1. Quien realizo el estudio y donde se publico?
2. Cuantas personas se estudiaron y quienes eran?
3. Quien pago por la investigacion?
4. Cuales son los numeros reales detras de los porcentajes?
5. Esto muestra causa o solo una conexion?
6. La grafica esta dibujada de manera justa?
7. Cual es el punto de comparacion?

No necesitas investigar cada afirmacion como un detective. Pero pasar por dos o tres de estas preguntas atrapara la mayoria de las estadisticas enganosas antes de que moldeen tu forma de pensar.