Interpretación de datos y estadísticas en un pasaje

Interpretación de datos y estadísticas

Parece que tan pronto como termina una temporada electoral, la siguiente comienza al día siguiente, aunque en realidad no ocurrirá hasta dentro de dos años. Durante ese lapso de dos años, las agencias de noticias y los encuestadores nos bombardean con todo tipo de datos y estadísticas que predicen una cosa u otra. Pero, como aprenderá, gracias a esta lección, debe tener mucho cuidado al interpretar los datos y las estadísticas, ya que las apariencias engañan.

Ejemplo: las elecciones presidenciales de 1963

Las elecciones presidenciales de 1936 fueron un ejemplo notable de esto. Fue entre el candidato demócrata Franklin D. Roosevelt y el candidato republicano Alf Landon. Permítanme resumir los datos de las encuestas compilados por The Literary Digest antes del día de las elecciones: Alf Landon derrotará a FDR en un 57 a 43%. La muestra se obtuvo de un número suficientemente grande de personas mediante cuestionarios que se enviaron por correo a direcciones obtenidas de directorios telefónicos. ¿Cómo podemos interpretar estos datos? Bueno, parece que se obtuvo una muestra lo suficientemente grande para justificar las estadísticas. Eso es bueno, pero ¿qué pasa con la metodología involucrada aquí? Esta es la parte oculta de todas estas mentiras, malditas mentiras y estadísticas. La forma en que se compilaron las estadísticas malinterpreta la verdadera opinión general del público votante. Se enviaron cuestionarios a personas con teléfonos, pero en ese entonces la gente pobre que tenía teléfono escaseaba relativamente, y muchos de los partidarios de FDR eran pobres. ¿El resultado de las elecciones? FDR ganó con un enorme 61% de los votos. Entonces, la próxima vez que lea alguna estadística que le diga una cosa u otra, descubra exactamente cómo se obtuvieron los datos y cómo eso en sí mismo realmente puede sesgar los resultados.

Ejemplo: la píldora del coágulo de sangre

Aquí hay otro ejemplo perverso de asegurarse de interpretar los datos y las estadísticas correctamente. ¿Qué pasa si le digo que una pastilla de segunda generación recientemente aprobada aumenta el riesgo de tener un coágulo de sangre potencialmente mortal en un 100%? Lo que significa que tiene literalmente el doble de posibilidades de que se le forme un coágulo de sangre en comparación con una píldora de primera generación que ahora se descontinúa. ¿Qué tan probable sería que tomara la nueva píldora? No es probable, ¿verdad? Quiero decir, eso es bastante aterrador: la idea de tener que tomar una nueva píldora aumenta sus posibilidades de morir probablemente en un 100% o el doble que con una píldora vieja. Pero, ¿y si te diera los datos reales detrás de esto? De las 7.000 personas que tomaron la píldora de la primera generación, solo una tuvo un coágulo de sangre que puso en peligro la vida. De las 7.000 personas que tomaron la píldora de segunda generación, dos tenían un coágulo de sangre potencialmente mortal. Un aumento de 1 a 2 es de hecho una ‘duplicación’, un aumento del 100%. Sin embargo, el riesgo real de tener un coágulo de sangre aumentó del 0,014% al 0,029%. ¿Tendría miedo tomar la píldora de segunda generación ahora, si las posibilidades de que tenga un coágulo de sangre que ponga en peligro su vida son todavía menos del 1%? Probablemente no.

Ejemplo: la pasta de dientes popular

Y aquí hay otro ejemplo genial. No hace mucho, una famosa compañía de pasta de dientes (la llamaremos simplemente marca X) afirmó en su anuncio que el 80% de los dentistas recomiendan su pasta de dientes. Lógicamente, esto te haría pensar que el 20% recomendaría una marca completamente diferente, ¿verdad? En otras palabras, el 80% de los dentistas recomiendan la Marca X con preferencia a todas las demás marcas. Bueno, nuevamente, debe tener cuidado con la forma en que interpreta declaraciones como esta. Si observara detenidamente la metodología de recolección para este estudio, vería que los dentistas pueden elegir más de una marca que les guste, no solo una. Esto significó que la Marca X no se recomendó con preferencia atodas las demás marcas: era solo una de las muchas marcas recomendadas. Y en realidad, hubo otra marca que recibió casi tantas recomendaciones como la Marca X como resultado de la metodología de la encuesta.

Resumen de la lección

Como vio con la elección presidencial de 1936 entre el candidato demócrata Franklin D. Roosevelt y el candidato republicano Alf Landon, y el ejemplo entre las dos píldoras diferentes, debe leer con mucha atención un pasaje y cualquier documentación de respaldo sobre cómo se compilaron los datos y las estadísticas. . Bien podría ser que, si bien los números pueden parecer abrumadores y fuertes en la superficie, en realidad se basan en una base muy débil.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador