jueves, 25 de agosto de 2011

Estadísticas

Siempre me han dado miedo las estadísticas. Son útiles, sin duda, pero hay que saberlas interpretar y utilizar. No voy a entrar en los conceptos matemáticos y en la corrección de los análisis estadísticos, sino simplemente en la interpretación que hacemos de los resultados.

Pongo un simple ejemplo:

1 - Lo que dice la nota de prensa oficial de la London School of Echonomics:
"Cycling to work is associated with less all-cause sickness absence. Mean absenteeism in cyclists is significantly lower than in non-cyclists with a significant relationship between frequent cycling and absenteeism, with regular cyclists taking 7.4 sick days per annum, compared to 8.7 sick days for non-cyclists"
2 - Lo que dice el artículo en Guardian:
The report also showed that regular cyclists take 7.4 sick days per year, compared with 8.7 sick days for non-cyclists.
3 - Lo que muchos interpretamos en una lectura rápida:
Vaya, parece que alguien ha demostrado que si usas la bici regularmente te pones enfermo menos veces al año.
Parece casi lógica la última deducción, y sin embargo, no es eso lo que nos está diciendo la estadística. Simplemente afirma que las personas que van en bicicleta regularmente están enfermos menos días al año. Y punto. La interpretación que muchos haríamos a primera vista (3) puede resultar falso. Casi como un juego, os propongo buscar diferentes explicaciones, por ejemplo:

- ir en bici te hace estar más sano (sería la que todos pensaríamos en primera instancia)
- las personas más enfermizas no usan la bici
- los usuarios de la bici son mentirosos y cuando están enfermos no lo dicen
- las personas que van en bici son más jóvenes, y por eso enferman menos
- los usuarios de la bici van a trabajar aunque estén enfermos
- los no usuarios de la bici se ven obligados a compartir transporte con otras personas, y por eso enferman más
- los no usuarios de la bici se han de levantar más pronto y por eso enferman más

Algunas de estas explicaciones son posiblemente absurdas otras no tanto, pero ninguna es incongruente con la afirmación inicial de los investigadores; simplemente, tendemos a elegir las explicaciones que nos parecen más verosímiles... pero no tienen porque ser las verdaderas.

Así, vemos que una estadística nos puede indicar una correlación entre dos hechos, pero no una causalidad. Y todo esto viene a cuento porque frecuentemente, leyendo estadísticas diversas sobre bicicletas y la interpretación que se hace de ellas, tengo la impresión de que se está confundiendo la una con la otra.


1 comentario:

Martin' dijo...

A lo mejor es que los ciclistas llegan a tiempo y no tienen que inventar excusas cuando están en un atasco...