La interpretación de estadísticas: presentación engañosa de los datos

¿Has visto el vídeo en el que se habla de cómo los datos estadísticos pueden ser presentados de forma engañosa? He aquí más ejemplos en los que las estadísticas no nos dicen toda la verdad. Aunque aquí los errores se cometieron al recoger la información. Este titular de la noticia dice: "El 75% de todas las mujeres tiene gatos. Los hombres no tienen gatos." Pero ¿esto es realmente cierto?

Debajo del título están los datos en los que se basa la afirmación del titular. Alguien seleccionó a 17 personas y les preguntó si tenían gatos, pero sólo cinco personas contestaron: cuatro mujeres y un hombre. Las otras 12 personas ni contestaron, de modo que no sabemos cuántas de esas personas también tienen gatos. Si solamente una persona más hubiera contestado, los resultados hubieran sido completamente distintos. Con tantos "no sabe/no contesta", no se puede llegar a la conclusión presentada en el titular.

Otra cosa que hay que tener en cuenta es quiénes eran esos 17 encuestados y cómo fueron seleccionados. Si hacemos esta pregunta a 17 personas en una tienda de comida para gatos, es más probable que tengan gato que si les hacemos la pregunta a 17 personas en una ferretería. Por lo tanto, el método de selección es importante. Si la selección no es representativa del grupo sobre el que queremos obtener conclusiones, los resultados serán sesgados, aun cuando los cálculos y los diagramas no contengan ni un solo error. He aquí un anuncio: "9 de cada 10 prefieren el dentífrico Steve." 9 de cada 10 es el 90% o casi todos, así que ya puede ser un buen dentífrico, ¿verdad?

Fíjate en lo que pone debajo del anuncio. Es la pregunta que se formuló para llegar a ese resultado. "¿Qué opina del dentífrico Steve?" "Muy bueno. Está bien. O el peor que he probado." La última opción ha sido formulada de tal manera que no es muy probable que alguien la escoja. La conclusión de que al 90% de las personas le gusta el dentífrico sólo es cierta si juntamos la gente que ha optado por las opciones uno y dos. ¿La afirmación del titular es incorrecta o simplemente engañosa?

Hay resultados estadísticos falsos causados por negligencia, pero también pueden ser intencionados y con el propósito de empujar a alguien hacia determinada conclusión. Cuando se interpretan datos estadísticos, conviene tener en cuenta quién está detrás del estudio y qué interés tiene en influir en nosotros. ¿Se trata de una compañía que quiere vendernos algo? ¿O un partido político que quiere que lo votemos? Piensa en cómo han seleccionado a los encuestados y qué les han preguntado; cómo han formulado las preguntas y a quién se las han hecho.