Los datos se pueden usar para entender y para convencer, y no siempre son la misma cosa. Esta lección enseña a leer un estudio con la desconfianza justa.
Una estadística no es una verdad automática
Antes de creerse un dato conviene hacerse cuatro preguntas:
- ¿Quién ha hecho el estudio? Un estudio pagado por quien vende el producto no es neutral.
- ¿A quién se ha preguntado? Si la muestra está sesgada, el resultado no vale.
- ¿Cuántos son? «El 80 % de los encuestados» suena mucho hasta que se sabe que eran cinco personas.
- ¿Qué medida se da? Media, mediana y moda cuentan cosas distintas, y a veces se elige la que más conviene.
Correlación no es causalidad
El truco de la medida elegida
«El sueldo medio de la empresa es de 3.000 €» puede ser cierto y engañoso a la vez: si el director cobra 30.000 y hay diez empleados con 1.000, la media es 3.636 € y la mediana 1.000 €. La media dice la verdad y no describe a nadie.
Porcentajes sin base
«Las ventas han subido un 200 %» impresiona; si se pasó de 2 a 6 unidades, ya no tanto. Un porcentaje sin el dato absoluto es información incompleta.
Lo que sí se puede afirmar
Una estadística bien hecha, con una muestra representativa y las medidas adecuadas, es una herramienta potentísima: es como se aprueban los medicamentos, se diseñan las políticas públicas y se controla la calidad industrial. El problema no es la estadística: es el uso descuidado o interesado que se hace de ella.
Dar por buenos porcentajes sin saber sobre cuántos casos se calculan. Un 50 % sobre cuatro personas son dos personas.
«El 50 % de los usuarios lo recomienda»Si la muestra son 4 personas, ese 50 % son 2: no dice casi nadaY correlación no es causalidad: en verano suben los helados y los ahogamientos, y no es culpa del helado.