La pelea estadística sobre la narrativa humana y lo relevante
Los números son una herramienta poderosa que nos permite comprender el mundo que nos rodea. Sin embargo, los números también pueden ser engañosos. Pueden ser utilizados para respaldar cualquier conclusión, dependiendo de cómo se interpreten.
En este artículo, exploraremos cómo los números pueden ser utilizados para pintar diferentes narrativas sobre la naturaleza de los terrícolas. Argumentaremos que las estadísticas no son neutrales, sino que están sujetas a la interpretación humana.
La imagen del terricola promedio
La imagen que tenemos de los terrícolas es la de un grupo de mamiferos de dos patas, sin pelo y obsesionados con Netflix. Sin embargo, esta imagen es solo una parte de la historia. Un terricola, en realidad, es cualquier organismo que vive en la Tierra. Esto incluye a los humanos, por supuesto, pero también a los insectos, las plantas, los hongos, los animales y cualquier otra forma de vida que pueda encontrarse en el planeta.
La imagen del terricola promedio es un ejemplo de cómo los números pueden ser utilizados para crear una narrativa particular. Si definimos a un terricola como un humano, el terricola promedio tendría un ovario, un testiculo, una glandula mamaria activa y otra inactiva, lo mismo que medio utero y media prostata. Esto, por supuesto, no describe a un humano promedio.
Si definimos a un terricola como un mamifero, el terricola promedio tendría 1/4 de ala, ya que 1 de cada 4 mamiferos es murcielago.
Si incluimos a los insectos, es posible que el terricola promedio tenga más de 2 patas y vivamos en telarañas.
Si incluimos a las plantas, es posible que el terricola promedio no tuviera patas o nungun organo que reconoscamos de nuestras clases de biologia.
Si incluimos a los microbios, es posible que el terricola promedio fuera microscopico con una pared celular, una Membrana plasmática y solo Ribosomas.
En cada uno de estos casos, la definición de “terricola promedio” determina la narrativa que se crea.
El sesgo narrativo
El sesgo narrativo es una tendencia a interpretar los datos de una manera que confirme nuestras creencias preexistentes. Esto puede ocurrir inconscientemente, incluso en personas que son conscientes de la importancia de la objetividad.
Frequentistas y bayesianos:
Los frequentistas y los bayesianos son dos grupos de estadísticos que tienen diferentes visiones de la probabilidad.
Los frequentistas creen que la probabilidad es una medida de la frecuencia con la que ocurre un evento en el mundo real. Por ejemplo, si lanzas una moneda al aire 100 veces, la probabilidad de que salga cara es de 50/100 = 0,5. Esto significa que, en promedio, saldrá cara 50 veces de cada 100 lanzamientos.
Los frequentistas ponen un gran énfasis en las pruebas estadísticas, como las pruebas t y chi-cuadrado. Estas pruebas se utilizan para determinar si los resultados de un experimento son estadísticamente significativos. Si la probabilidad de que los resultados ocurran por casualidad es baja, entonces se considera que los resultados son estadísticamente significativos.
Los bayesianos creen que la probabilidad es una medida de la creencia en que un evento ocurrirá. Esta creencia puede estar influenciada por la evidencia disponible, pero también por nuestras creencias previas.
Por ejemplo, si lanzas una moneda al aire 100 veces y sale cara 60 veces, un bayesiano podría concluir que la probabilidad de que salga cara en el próximo lanzamiento es de 0,6. Esta conclusión se basa en la evidencia disponible, pero también en la creencia previa de que las monedas son imparciales.
Los bayesianos creen que las pruebas estadísticas son útiles, pero que no deben ser la única base para tomar decisiones. Los bayesianos también creen que es importante considerar las creencias previas al interpretar los resultados de un experimento.
En el contexto de los terrícolas estadísticos, el sesgo narrativo puede manifestarse de varias maneras. Por ejemplo, los frequentistas pueden ser más propensos a centrarse en los promedios y las tendencias generales, mientras que los bayesianos pueden ser más propensos a centrarse en los casos individuales o inusuales.
Esto puede llevar a diferentes conclusiones sobre la naturaleza de los terrícolas. Por ejemplo, los frequentistas pueden concluir que los terrícolas son principalmente humanos, mientras que los bayesianos pueden concluir que los terrícolas son una mezcla mucho más diversa de organismos.
Entonces, ¿quién pinta la imagen más verdadera? Es un paradoja estadística, amigos míos.
Los frequentistas ofrecen la solidez tranquilizadora de los números, pero sus reglas rígidas pueden cegarlos ante las sutilezas que colorean la realidad. Por otro lado, los bayesianos abrazan la riqueza desordenada de los datos, pero sus pinceladas subjetivas a veces pueden pintar una imagen distorsionada.
La respuesta, tal vez, se encuentra en algún lugar de la tierra de nadie estadística. Un baile entre la fría lógica de las reglas y el cálido abrazo de la probabilidad. Un reconocimiento de que la historia de los terrícolas es demasiado compleja, demasiado vibrante, para confinarse a una sola caja estadística.
Las estadísticas son una herramienta poderosa, pero es importante ser consciente de sus limitaciones. Los números pueden ser utilizados para crear diferentes narrativas, dependiendo de la interpretación que se les dé.
Por ejemplo, en la política, las estadísticas pueden ser utilizadas para apoyar o atacar políticas públicas. Por ejemplo, un estudio que muestre que una determinada política ha tenido un impacto positivo en la economía podría ser presentado de manera que parezca que la política es un éxito.
En el marketing, las estadísticas pueden ser utilizadas para vender productos o servicios. Por ejemplo, un estudio que muestre que un determinado producto es el favorito de los consumidores podría ser presentado de manera que parezca que el producto es una necesidad.
Es importante ser consciente de cómo las estadísticas pueden ser utilizadas para forzar una realidad. Al ser críticos con los estudios aplicados, podemos evitar ser manipulados por los datos. Al ser críticos con los datos, podemos evitar ser manipulados por las estadísticas.
Algunos consejos para ser críticos con los estudios aplicados incluyen:
- Considerar la fuente del estudio. ¿Quién lo realizó? ¿Tienen algún interés en los resultados?
- Leer el estudio cuidadosamente. ¿Están claramente definidos los métodos y la población estudiada?
- Considerar los límites del estudio. ¿Se puede generalizar a otros contextos?
- Buscar estudios adicionales. ¿Hay otros estudios que apoyen o refuten los resultados?
Al seguir estos consejos, podemos ser más críticos con los estudios aplicados y evitar ser manipulados por las estadísticas.
