La búsqueda de la verdad

La búsqueda de la verdad

Hacia 1937 el editor de The Lancet, revista de temas médicos inglesa, decidió publicar una serie de cuatro artículos de estadística, sin matemáticas, con ejemplos tomados de la práctica médica, para beneficio de sus múltiples lectores. El autor de esos artículos, Austin Bradford Hill, los publicó como libro a finales de aquel año (“Principles of Medical Statistics” The Lancet (1971) Gran Bretaña) y en 1950 aparecieron en español. La necesidad de conocimientos en el manejo de datos era ya apremiante en 1937 debido a la amplia recolección de información acerca de todo tipo de padecimientos (y de muchas otras cosas) que se estaba llevando a cabo, pero las personas entonces, y ahora, habían decidido que las matemáticas no eran para ellos. Hoy día incluso personas con formación matemática aceptan que no dominan los razonamientos estadísticos, “no sabemos estadística, ni siquiera los que nos preciamos de ser gente educada” según declara Atocha Aliseda Llera, filosofa y matemática de la UNAM a El País 25/abril/2020, así que la situación se presta para la confusión. Y si a la natural confusión, producto de la ignorancia y la desidia, le añadimos la lucha política el resultado es el desconcierto y desasosiego para el ciudadano común. Desde el 23 de marzo pasado, cuando se declaró por la autoridad la suspensión de clases y actividades no esenciales como medida preventiva ante la pandemia de covid-19, se instauró un mecanismo de información del avance del número de infectados, muertos, sospechosos y recobrados a través de la televisión y páginas en redes sociales. Es comprensible que en las presentaciones para el gran público se haga uso de métodos didácticos, para hacerle creer a quien no sabe nada de estadística que existe una manera fácil de comprender la información, y así evitar hacer notoria la falacia ad verecundiam, o falacia de apelar a la autoridad para darle veracidad a la información. Sin embargo no todos los mexicanos se creen esas estratagemas pseudopedagógicas. Ricardo de la Peña, en Etcétera 22/abril/2020, hace un recuento de algunos de quienes han manifestado sus dudas acerca de la información facilitada por el gobierno (Rodrigo Salazar Elena, Julieta Marcone, Alejandro Hope, Arturo Erdely), lo que deja en claro que existe una pieza de información sin la cual nada tiene sentido: el modelo estadístico utilizado para compilar y procesar los datos. No basta que se diga que es un muestreo hecho por la red centinela, eso es la descripción de un hecho, como decir: “para hacer los cálculos uso lápiz y papel”, no el modelo mismo de manejo de la información, que es afirmar: “utilizo la prueba no paramétrica de Kolmogorv-Smirnoffpara datos estratificados en muestras pequeñas”. Sin ese modelo claro y detallado, con todos sus anexos técnicos, la información facilitada es inútil porque se deja a las personas que no saben estadística en la indefensión, y a las que sí saben desplegando modelos de manera aleatoria con datos “fundamentalmente de carácter dudoso”. Sin menospreciar el esfuerzo de quienes creen que deben adivinar el modelo estadístico del gobierno, proponemos otro enfoque a la cuestión: en primer lugar, el papel del gobierno es desarrollar, aplicar e informar sobre los resultados del modelo de prevención y facilitarlo a la población para que lo inspeccione, en segundo lugar, la población criticará el modelo para que, en tercer lugar, haya la posibilidad de sugerir mejoras al mismo por parte de organizaciones o individuos de la sociedad civil. En algún modelo de gobernanza tendría cabida el tercer punto, pero el despliegue de la crítica es fundamental para tener una sociedad ajena a las falacias, la desinformación y las luchas por el poder. Bradford Hill, en el libro citado dedica tres capítulos a las falacias, explicaremos las más sencillas. Si tenemos dos poblaciones a un mismo tiempo, A y B, y queremos compararlas a nivel agregado con un índice de fatalidad (fatality rate), incurriremos en un error. La comparación correcta consiste en desagregar los datos por edad, sexo e incidencia de padecimientos crónicos (diabetes, hipertensión, hipotiroidismo etcétera) porque las poblaciones no tienen la misma distribución de edades, sexos y enfermedades. Si se quiere construir un índice agregado deben mantenerse las frecuencias de incidencia de cada población y aplicarse sobre una “población modelo” inexistente, para mostrar el resultado de las diversas distribuciones que definen el perfil población. Por tanto, a menos que Chile, Argentina y Estados Unidos tengan poblaciones con las mismas características que la de México toda comparación es falaz, a menos que se usen poblaciones modelo. Ahora, dada una población de tamaño N si queremos saber el número de infectados de una enfermedad deberíamos hacer N pruebas para obtener el número M de enfermos, pero como tal situación es impracticable, se realiza un muestreo de tamaño poblacional E que arroja un resultado F de enfermos, si con estos resultados muestrales se calcula un índice muestral, digamos F/E, tal resultado ofrecerá un dato que se aproximará al correcto con una probabilidad p y un grado de confianza a derivados del modelo estadístico utilizado para procesar los datos. Los resultados muestrales son estimadores de los resultados poblacionales y están sujetos a un error de estimación no a un factor de expansión. ■

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