Etiqueta: sesgos

  • ¿Por qué lo llaman estadística cuando quieren decir sesgo?

    ¿Recuerdan ese chiste en el que una persona busca bajo una farola las llaves que se le extraviaron en un callejón oscuro, simplemente porque la tarea es más fácil con luz? Pues todos hacemos un poco lo mismo en algún momento. Y los científicos, que no son ajenos a las debilidades humanas, también. La estadística, una de las ciencias más útiles y rigurosas, ha servido en inolvidables ocasiones para argumentar debilidades, incluso desvaríos. Y es que a veces, guiados por nuestros propios sesgos, los científicos tendemos a fijarnos en los hechos más llamativos o en aquellos relacionados con nuestra experiencia personal, en lugar de ver en los datos relaciones indirectas o inesperadas. Y por esta razón, el sesgo de quien interpreta los datos puede producir fenómenos para reír, o para echarse a llorar.

    Por ejemplo, llevados por sus sesgos, algunos científicos interpretaron que la formación de las mujeres era contraproducente para cuidar enfermos, o que el tamaño del pene medio en un país tenía relación con la renta per cápita.

    Hoy, que no hay quien viva sin la estadística, hacemos un guiño para hablar de cuando los sesgos son, más que sesgos, auténticos faroles.

    Una lectura machista de la estadística para tratar indigentes

    Es célebre el caso de la enfermera Florence Nightingale cuyo diagrama de área polar (o “de la rosa”), elaborado a partir de los datos recopilados mientras prestaba servicio sanitario en la guerra de Crimea, sirvió para convencer a todo un país de que las insalubres condiciones de los hospitales de campaña podían matar más que las balas.

    Sin embargo, quizás no es tan conocido el hecho de que sus estadísticas también fueron usadas para desmentir otras falsas creencias. Entre ellas la extendida por los gestores de los hospitales que atendían a indigentes en Reino Unido, que afirmaban sin pudor que los enfermos asignados a enfermeras profesionales evolucionaban peor que los atendidos por enfermeras voluntarias sin formación específica.

    La tesis que realmente pretendían demostrar los médicos es que la cualificación técnica de las mujeres entorpecía su instinto natural para proporcionar cuidados. El farol que se marcaron estos señores con sus datos muy probablemente tenía que ver con la oposición social a la educación superior de las mujeres imperante en la época.

    Sea como fuere, los números de Nightingale demostraban que lo que ocurría en realidad era que los heridos más graves –y por tanto con peor pronóstico– eran usualmente asignados a enfermeras de carrera.

    Este es un ejemplo de lo que se conoce como paradoja de Simpson, que viene a decir que la forma en que agregamos los datos tiene mucho que ver con la lectura que queramos hacer de ellos: obviamente no es lo mismo calcular la mortalidad de los pacientes en función de la cualificación de las enfermeras que los atienden que según la gravedad inicial de sus dolencias.

    Los hombres calvos y la covid-19 aguda

    En junio de 2020, la revista Forbes publicó las sorprendentes conclusiones de un estudio según el cual “los hombres calvos tenían un riesgo más alto de sufrir covid-19 aguda”.

    Mika Baumeister/Unsplash

    Poco tiempo después, Forbes se vio obligada a rectificar apuntando que el estudio no había tenido en cuenta la edad de los participantes, que resulta ser un factor de riesgo tanto para sufrir covid-19 aguda como para perder el pelo.

    Durante la pandemia, la avidez de noticias y la falta de pericia estadística impidió en muchas ocasiones identificar los auténticos factores causales de las conclusiones ofrecidas por algunas investigaciones que iban de farol, a lo grande.

    El tamaño del pene y la renta per cápita

    El economista Tatu Westling, de la Universidad de Helsinki (Finlandia), publicó en 2012 un artículo titulado “Órgano masculino y crecimiento económico: ¿el tamaño importa?”.

    Aunque a priori el tema no parece dar de sí más que para una tertulia de televisión sensacionalista, lo cierto es que el análisis fue publicado en una revista científica y defendido con entusiasmo por su autor (e incluso por alguno de los editores) en varios eventos posteriores.

    Para llevarlo a cabo, el doctor Westling cruzó datos de la renta per cápita de 121 países entre 1960 y 1985 con el tamaño del pene de los varones de esas naciones (por lo visto existe una exhaustiva base de datos al respecto, no nos pregunten quién la financió ni por qué lo hizo).

    Buscando correlaciones entre ambas variables dijo haber encontrado una significativa para 76 de esos países en el año 1985. Sus conclusiones se resumen en la siguiente gráfica publicada en el artículo: en el eje vertical se indica la renta per cápita en miles de dólares, y en el horizontal la dotación genital de los señores expresada en cm.

    Grafica que correlaciona el tamaño medio del pene en distintos países con la renta per cápita.
    Tatu Westling, Universidad de Helsinki, CC BY

    Si se observa la disposición de los países en la gráfica, se comprueba que el cuadrante inferior izquierdo está ocupado mayoritariamente por países asiáticos, y el inferior derecho por países africanos. Así que, pásmense, el autor dice encontrar una correlación cuadrática entre ambas variables.

    En otras palabras, afirma que esa U-invertida es “un buen resumen” de los datos recogidos. Incluso postula, “aunque con reservas”, que el tamaño del órgano masculino resulta ser un mejor predictor de la evolución del PIB que el régimen político del país en cuestión. ¡Con un par (de p-valores)!

    No sé si estarán de acuerdo, pero para encontrar un patrón en esa maraña de puntos hay que tener mucha fe en la testosterona. Sin embargo, el autor se atreve a sugerir, además, relación causal basada en el siguiente razonamiento: un mayor tamaño genital implica un mayor nivel de testosterona y, consecuentemente, menor aversión al riesgo y, por tanto, mayor iniciativa empresarial.

    Dejando de lado el hecho de que el autor desestima la influencia en la economía de la mitad de la población –la que carece de genitales externos medibles–, apliquemos el principio de contraposición lógica a este razonamiento. Si mayor tamaño implica mayor crecimiento económico, ¿significa eso que una época de recesión tiene como consecuencia una inesperada merma biológica? ¡Como si les hiciera falta más presión a los ministros de economía!

    Todos, también los científicos, estamos sometidos a la tiranía de nuestras “farolas” particulares, que nos guían y nos ciegan a la vez. Pero el método científico y el buen uso de la estadística vienen a rescatarnos de los sesgos cognitivos inherentes al ser humano.

    No olvidemos que, citando a unos grandes pensadores del siglo XX:

    “Somos seres racionales… de los que toman raciones en los bares” (Siniestro Total dixit).The Conversation

    Jose Manuel Rodriguez, Full Professor of Mathematics, Universidad Carlos III; Ana Granados, Profesora de matemáticas, Saint Louis University y Ana Portilla Ferreira, Profesora de Matemáticas, Saint Louis University

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • En los pronósticos deportivos, el pensamiento racional pierde por goleada

    El fútbol es el más universal de los deportes. En ocasiones vemos jugar a nuestro equipo favorito; en otras, nos conformamos con ver lo que trasmite la televisión, aunque no tengamos preferencia entre los contendientes. Y como si no pudiéramos evitarlo, enseguida nuestra mente trata de predecir el resultado del partido. Sin embargo, la racionalidad nos puede jugar una mala pasada y disminuir las probabilidades de que acertemos en nuestros pronósticos.

    Menos empates de los esperados

    Pongámoslo en contexto. Tomémonos un tiempo para analizar la siguiente situación: se enfrentan dos equipos en cualquier torneo con la misma cantidad de puntos, ¿qué resultado esperaríamos? En una investigación, el 68,2 % de los encuestados consideró que ambos rivales debían empatar. Es un resultado aparentemente racional si seguimos esta lógica: a equipos igualados en puntos, el resultado más probable es el empate. ¡Eureka!

    Sin embargo, según un estudio basado en datos de la Liga Española hasta 2010, de un total de 14 937 partidos analizados, solo 3 994 (26,7 %) habían terminado en tablas. En otra pesquisa realizada con resultados de las Copas del Mundo –también hasta 2010–, los resultados más frecuentes fueron 1-0 (18.8 %), 2-1 (14.5 %), 2-0 (11 %) y 1-1 (9,8 %). Obviamente, las victorias son más habituales que los empates en este deporte. La estadística no está allí por gusto.

    En la primera investigación, también se les preguntó a los participantes qué ocurriría si esos equipos igualados en la tabla hubieran tenido distintas trayectorias para sumar sus puntos (nueve). En ese supuesto, un equipo habría cosechado tres victorias y dos derrotas, mientras que el otro no habría perdido, ganando en dos ocasiones y empatando en tres.

    Pues bien, el 80,3 % de los encuestados predijo que uno de los dos equipos ganaría –solo el 19,7 % mantuvo el empate en su predicción–, mientras que el 43,9 % consideró que vencería el equipo que no había perdido hasta ese momento. Primera conclusión: el empate como resultado más probable cayó drásticamente al mostrar los resultados previos. Segunda conclusión: la mayoría de los sujetos predijo una victoria del equipo que no conoce la derrota.

    Explicando lo inesperado

    ¿Qué ha ocurrido entonces? ¿Es posible que las mismas personas varíen sus predicciones deportivas si reciben más información? ¿El valor que le otorgamos a los nuevos datos hace que cambiemos nuestros pronósticos? Si nuestras decisiones cumplen con el principio de invariancia, o de racionalidad ilimitada, deberíamos mantener nuestra predicción, algo que no se cumplió en el estudio.

    Estos casos que violan principios de la economía clásica y sus mecanismos son analizados por los investigadores de la llamada economía conductual. Se trata de una novedosa área de conocimiento interdisciplinario entre la economía y la psicología que estudia las decisiones humanas y lo (ir)racionales que éstas pueden ser.

    De atajos y sesgos

    La economía conductual estuvo inicialmente vinculada de manera exclusiva a las decisiones económicas, pero hoy abarca una amplia gama de áreas de aplicación: finanzas, pensiones, políticas públicas, donaciones de órganos, marketing, elecciones, etc. Se apoya en los conceptos de heurísticos y sesgos cognitivos para explicar esos fallos en la racionalidad humana.

    ¿A qué nos referimos exactamente? Para Daniel Kahneman, Premio Nobel de Economía en 2002, los heurísticos son los atajos que emplean los procesos mentales para buscar soluciones a situaciones novedosas. Debido a ello pueden ser, hasta cierto punto, predecibles. Por su parte, los sesgos cognitivos son fallos en el procesamiento de la información debido a su capacidad limitada y la rapidez con que se pretende responder, siendo más difíciles de descubrir con antelación.

    ¿Y qué papel juegan los heurísticos y los sesgos cognitivos en nuestras predicciones deportivas? Más allá de los elementos propiamente afectivos, que se relaciona con la preferencia por algún equipo, ambos harán vulnerables nuestras predicciones porque no somos capaces de procesar toda la información. Preferimos guiarnos por el azar y no por la estadística, y no tenemos en cuenta otras condiciones del entorno.

    En el caso de las predicciones deportivas, los sesgos cognitivos más frecuentes son:

    • El exceso de optimismo, que es la confianza injustificada sobre la ocurrencia o estabilidad de un fenómeno que impide ver lo erróneo de las estimaciones iniciales.
    • El sesgo de la mano caliente, que considera que las buenas o malas rachas permanecerán por siempre, obviando las referencias estadísticas.
    • El sesgo de la representatividad, donde se selecciona la respuesta por similitud, no por probabilidad.
    • El sesgo de los pequeños números, al realizar estimaciones a partir de poca cantidad de casos.
    • La sobreinferencia, que considera la imposibilidad de que ocurra algo si no ha ocurrido con antelación.

    A la hora de predecir en el deporte, se subvalora la importancia de la estadística y se sobrevaloran las rachas o los buenos resultados. El pensamiento intuitivo conspira entonces contra el pensamiento racional: se hace más rápido, emergente y atractivo.The Conversation

    Armenio Pérez Martínez, Director del Departamento de Investigación Científica, Tecnológica e Innovación, Universidad Laica Vicente Rocafuerte

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.