Por Paula Pedraza – Columnista de divulgación científica del programa Amanece Que No Es Poco – Radio Del Plata (101.3).
La Estadística es una parte de la matemática que se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos. Esto es lo que llamamos Estadística Descriptiva. Por ejemplo, supongamos que tomamos un barrio de la ciudad de Neuquén y vamos casa por casa relevando los servicios que tiene cada familia. A partir de estos datos podremos tener una descripción de lo que pasa en ese barrio. Pero cabe preguntarnos ¿todos los barrios de la ciudad serán iguales?, ¿pasará lo mismo en otros barrios?, ¿podré generalizar esos datos? Es decir, queremos saber si es posible –y bajo qué condiciones- generalizar esos datos.
De esta pregunta, deviene otra parte importante de la estadística, puesto que además de describir un lugar, una zona o un grupo de personas, queremos hacer predicciones acerca de otros lugares, zonas y personas. Esto es lo que llamamos Estadística Inferencial.
Acá hay que poner el primer punto de alerta para pensar: en general cuando se toman los datos para un estudio estadístico no se analiza toda la población, sino que se toma una muestra. Es decir que en vez de estudiar a todos los individuos de una población, se toman algunos de ellos, se estudian y a partir de esos resultados se hacen afirmaciones acerca de toda la población.
En este sentido, la pregunta es ¿esto es válido? Y la respuesta es: si, no sólo es válido, sino que muchas veces es la única forma de hacerlo. Pensemos un ejemplo analógico, cuando se estudia la calidad del agua del río Limay- por ejemplo- no es posible analizarla “toda”. Entonces se toman muestras y a partir de ellas se infiere cómo es la calidad del agua de todo el río. Siguiendo con el ejemplo del río, es bastante evidente que los resultados pueden variar dependiendo del lugar donde se tomen las muestras: aguas arriba de Plottier, seguramente tendré una calidad de agua, y después de la planta Tronador, seguramente otra.
Lo mismo pasa cuando se relevan datos a partir de encuestas. En general las encuestas se hacen preguntas que están orientadas a relevar algunos datos. Supongamos por ejemplo, que queremos conocer la intensión de voto que tiene algún/a candidato/a. La idea es tomar una muestra de votantes, estudiar sus respuestas y a partir de éstas saber cómo votará la población de la ciudad, provincia o país. El punto acá más importante es cómo elegir esa muestra: qué tamaño debe tener y su composición. El armado de las muestras se hace a partir de lo que se llaman técnicas de muestreo. Esta parte del proceso es muy importante, porque de ello dependerá la confianza que se pueda tener en las predicciones que se hagan. Para armar una muestra se tienen en cuenta algunas cuestiones que son conocidas por haber sido estudiadas anteriormente, por ejemplo, que la intensión de voto varía con el sector social, el nivel de estudios alcanzado y el género -entre otras variables-. Por lo tanto, la muestra deberá contemplar una proporción de personas de distintos niveles sociales de acuerdo a la población en general, también de personas con diferentes niveles de estudio y de género. Por lo tanto, no es posible simplemente pararse en una esquina y hacer preguntas en la calle a quienes pasen. Puesto que así no se garantiza que esa muestra sea lo que llamamos “representativa” de la población, y por lo tanto, la fiabilidad de las predicciones que se hagan a partir de ella no está garantizada.
Un ejemplo de ello lo encontramos en las encuestas de opinión que se proponen en las páginas web de los diarios: tendrán respuestas sesgadas por el tipo de público que consume ese medio. Por lo tanto, estos datos no pueden -ni deben- extrapolarse al resto de la sociedad. Algo similar sucede con las encuestas telefónicas, que se hacen mayoritariamente a teléfonos fijos. Esto deja afuera a gran parte de la población, en particular a los sectores populares, que en general no tienen teléfono fijo y utilizan mayoritariamente celulares.
Entonces podríamos preguntarnos ¿para qué se hacen si los datos que se obtienen no son confiables? Pues bien, ha sido ampliamente estudiado que la difusión de estos resultados construye opinión. Es decir, que puede influir en las opiniones de quienes las leen. Es por eso que es muy importante ver la fuente de donde provienen los datos de las encuestas y tener reparo con aquellas en las que se indica que son “fuentes propias”.
Por eso, en estos tiempos de informaciones profusas -y muchas veces contradictorias- es fundamental que cuando veamos resultados de encuestas tengamos en cuenta estos aspectos y nos permitamos dudar de ellos. La estadística no es la realidad, sino que intenta por un lado describirla, y por otro, hacer predicciones. Constituye una herramienta maravillosa a la hora de hacer anticipaciones y tomar decisiones. Pero para esto, se tienen que hacer las cosas bien. Y aún así –con muestras bien armadas y procedimientos de análisis rigurosos- hay un margen para la interpretación de esos datos que queda en manos de los analistas.
Pero dejemos que la poesía le ponga palabras a estas ideas.
Saben qué es la estadística (de Carlos Alberto Salustri)
La que hace el recuento general
de los que nacen, van al hospital,
a la curia, a la cárcel o la fosa
pero para mí, la cosa es más curiosa
cuando hacen el promedio individual
en lo que todo se reparte por igual,
aún en la población más menesterosa
y, resulta cierto y sin engaño
que según la estadística del año
te toca un pollo y medio cada mes
y aún cuando el pollo en tu mesa,
se halle ausente
entrás en la estadística igualmente
porque hay alguno que se come tres.
Paula Pedraza – @paulapedrazanqn
*Fuente: http://www.estadisticaparatodos.es