Mito 4: Las encuestas electorales fallaron. Eso demuestra que la estadística no sirve.
Realidad 4
Resulta irónico que el razonamiento mismo utilizado para articular esa afirmación sea inherentemente de tipo estadístico (porque a partir de la observación empírica de un resultado, se infiere una característica general de un universo).
Entendiendo de antemano que una falla es una discrepancia entre una predicción estadística y la realidad, es necesario primero precisar que ésta puede deberse a dos grandes razones:
- La primera, que llamaremos "falla al azar", se debe a que es inevitable que datos legítimos obtenidos al azar, puedan resultar atípicos y apunten hacia una conclusión equivocada. Un método estadístico correctamente aplicado no puede evitar la falla al azar, pero sí puede acotar su ocurrencia.
- La segunda razón, que llamaremos "falla por implementación", se debe a razones atribuibles a su mala práctica. Una causa de ello podría ser que el método estadístico estuvo mal especificado y no se cumplieron las características para las cuales estuvo diseñado. Otra causa es que, aun suponiendo que el método estadístico seleccionado fuera el correcto, su administración resultara defectuosa, por ejemplo, durante la etapa del muestreo y del registro de datos. También es posible que se haya pretendido contestar una pregunta equivocada o que se haya cometido un error de interpretación.
Tomemos en cuenta la siguiente analogía: supongamos que una persona enferma usa un medicamento recetado por su médico, pero su salud no mejora. Difícilmente la opinión general culparía de esta falla a la Medicina (como disciplina), sino al médico (practicante de la Medicina) en su diagnóstico; habría también quien señalaría al medicamento mismo (el instrumento), como origen de la falta de mejoría.
En este caso, el concepto de falla al azar es tangible, porque siempre existe cierta probabilidad de que un síntoma no ceda ante el tratamiento, aunque a todas luces sea el tratamiento correcto. También, podría tratarse de un padecimiento desconocido. Así, cuando hay fallas en los estudios en los que la estadística tiene alguna participación, tiene sentido cuestionar a los estadísticos y las metodologías que emplean, pero no a la Estadística. Es necesario superar el escepticismo popular que se vuelca en contra de la disciplina entera.
Entendiendo de antemano que una falla es una discrepancia entre una predicción estadística y la realidad, es necesario primero precisar que ésta puede deberse a dos grandes razones:
- La primera, que llamaremos "falla al azar", se debe a que es inevitable que datos legítimos obtenidos al azar, puedan resultar atípicos y apunten hacia una conclusión equivocada. Un método estadístico correctamente aplicado no puede evitar la falla al azar, pero sí puede acotar su ocurrencia.
- La segunda razón, que llamaremos "falla por implementación", se debe a razones atribuibles a su mala práctica. Una causa de ello podría ser que el método estadístico estuvo mal especificado y no se cumplieron las características para las cuales estuvo diseñado. Otra causa es que, aun suponiendo que el método estadístico seleccionado fuera el correcto, su administración resultara defectuosa, por ejemplo, durante la etapa del muestreo y del registro de datos. También es posible que se haya pretendido contestar una pregunta equivocada o que se haya cometido un error de interpretación.
Tomemos en cuenta la siguiente analogía: supongamos que una persona enferma usa un medicamento recetado por su médico, pero su salud no mejora. Difícilmente la opinión general culparía de esta falla a la Medicina (como disciplina), sino al médico (practicante de la Medicina) en su diagnóstico; habría también quien señalaría al medicamento mismo (el instrumento), como origen de la falta de mejoría.
En este caso, el concepto de falla al azar es tangible, porque siempre existe cierta probabilidad de que un síntoma no ceda ante el tratamiento, aunque a todas luces sea el tratamiento correcto. También, podría tratarse de un padecimiento desconocido. Así, cuando hay fallas en los estudios en los que la estadística tiene alguna participación, tiene sentido cuestionar a los estadísticos y las metodologías que emplean, pero no a la Estadística. Es necesario superar el escepticismo popular que se vuelca en contra de la disciplina entera.
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