Mostrando las entradas con la etiqueta #ElLibrodelaSemana #9horasdeLibros #libros #lectura #DomingodeLibros #Estadística #Huf #9. Mostrar todas las entradas
Mostrando las entradas con la etiqueta #ElLibrodelaSemana #9horasdeLibros #libros #lectura #DomingodeLibros #Estadística #Huf #9. Mostrar todas las entradas

martes, 22 de enero de 2019

El libro de la semana: Cómo mentir con Estadísticas.

9

"Cómo mentir con estadísticas"
 Darrel Huff.
 
Si bien fue escrito en 1954, este texto está anclado en los fundamentos permanentes de la estadística, lo cual le confiere intemporalidad. A través de un lenguaje ameno y claro el lector aborda el análisis de las innumerables mentiras que se dicen o pueden decir apoyándose en las técnicas estadísticas pero mal empleadas, según la noticia que deseemos dar o el hecho a sustentar. Desde encuestas y experimentos aplicados a poblaciones con muestras sesgadas, conclusiones falsas que se hacen mediante correlaciones incorrectas, o que se elaboran con las premisas tomadas según conveniencia, Huff plantea muchos ejemplos para demostrar las falacias que empresas, gobiernos, individuos y organizaciones emplean habitualmente para justificar decisiones a su favor.

Como señalamos en "El uso falaz de la estadística" las medidas descriptivas media, mediana y moda se emplean según quien desee comunicar algo o invalidar opiniones. ¿Se ha incrementado el número de asaltos o robos de coches, o de algún tipo de crimen? Lo mejor será decir que no es tan grave puesto que estamos abajo del promedio nacional... ¿pero cual promedio conviene? Evidentemente que no sería la Moda (el valor que más se repite) pues podríamos quedar mal parados.
¿Una universidad dice que de acuerdo a un estudio independiente sus egresados tienen trabajo estable a los tres meses de haber egresado? Pues si a quien realizó el estudio le hicieron llegar solamente los teléfonos o correos de los alumnos con trabajo, su promedio de éxito será enorme. Cuando un fabricante de jabones afirma que en una prueba de laboratorio su antibactericida eliminó al 95% de bichos, no dice nada de qué tipo de bichos, en qué condiciones controladas se realizó, ni si 'casualmente' eligieron a los más débiles frente al elemento activo. Tampoco dice nada sobre cómo se comporta el ingrediente sobre la piel humana, o si pierde algo de su efectividad sobre la misma. Muchas veces se cae en la falacia "post hoc" con la cual se desea convencer de que un resultado es necesariamente derivado de un hecho, como: "las carreras mejor pagadas" y muchas más.

Vamos, hasta las gráficas pueden ser truqueadas si los valores que no deseamos los ponemos en una escala más pequeña comparada con los que sí nos interesan, los cuales por supuesto amplificaremos al dibujar sus figuras.

A pesar de que diariamente y en casi cualquier medio se justifican resultados o se ofrecen productos casi mágicos, amparado todo en un "sólido sustento de estudio y muestreo" Huff recomienda analizar considerando unos cuantos elementos cruciales: quién afirma algo, cómo lo sabe, con qué tamaño de muestra se determinó y no perder de vista las herramientas básicas como la valoración de confiabilidad, y el tamaño de la muestra.

Hagamos el ejercicio de leer lo que afirman los diarios, los politicos o empresas que ofrecen "sustento con números" y veremos que pocos pasan las pruebas de rigor. Como alguna vez comentaba en un grupo de Economía matemática: "las estadísticas son como los bikinis, muy sugerentes, pero ocultan lo fundamental".

Te deseo una gran lectura de este texto y que lo pongas en práctica a la brevedad.

@jcgutie

  71 La Cuarta Revolución Industrial Klaus Schwab El término “Cuarta Revolución Industrial” fue expresado por Klaus Schwab en el Foro Econ...