Un día para olvidar
El viernes pasado fue uno de esos días en que nada sale bien, esos en los que te levantas con el pie izquierdo y los desastres van encadenándose. Para empezar, me despertó un terrible dolor de muelas que me estaba volviendo loca. Llamé a mi dentista y sólo tenia una cita disponible y en ese mismo instante. Me dispuse a coger el coche para salir volando hacia allí, pero, entonces, ¡HORROR! Me había dejado las luces encendidas la noche anterior y la batería estaba muerta. Llamé al taller mecánico que hay cerca de casa y, tras un buen rato esperando, vinieron con la grúa. Por supuesto, la cita en el dentista ya estaba perdida.
Una vez en el taller, una de las personas del equipo debió percibir mi dolor y la inflamación en mi rostro y, en un momento dado, se acerco a mí. Con un tono muy amable, me dijo: «Veo que está usted sufriendo por esa muela». Yo asentí dolorida y la persona continuó (no sabía lo que me esperaba) «hace unos años hice un curso de primeros auxilios en el que nos enseñaron cómo se sacaba una muela. Me gustó el tema y, desde entonces, he leído mucho sobre ello así que, si quiere, acabamos con ese dolor». ¿Os podéis imaginar mi cara?
Todavía andaba en shock por su comentario cuando vi que se acercaba, alicate en mano; iba en serio… ¡quería quitarme la muela! Suerte que en ese mismo momento vinieron a informarme de que mi coche estaba arreglado y salí de allí corriendo.
Evidentemente, esto es solo ficción (o eso espero). Cualquiera nos horrorizaríamos si algo así pasase, me imagino que llamaríamos a la policía urgentemente para denunciar este “intrusismo laboral”. ¿Cómo alguien puede pensar en quitar una muela por haber hecho un curso de primeros auxilios y haber leído un par de artículos al respecto?
El intrusismo laboral que no se ve.
Sin embargo, si ahora mismo te horroriza la idea, piensa que esto pasa a diario con otras profesiones y, en especial, con una que, por ser bastante desconocida y no estar (al menos en nuestra mente) relacionada explícitamente con la salud, no tiene tanto impacto. Os hablo de la Estadística.
Para poneros en situación y que entendáis por qué os cuento esto, os diré que hace unos meses se publicaba en Nature (la prestigiosa Nature) un artículo acompañado de 800 firmas de la comunidad científica en contra del uso de una «técnica» (yo diría LA técnica) conocida como significatividad estadística: La comunidad científica se revela contra la significatividad estadística (o en inglés Scientists rise up against statistical significance).
Brevemente podríamos decir que la significatividad estadística involucra una magnitud llamada p-valor que nos permite decir si los datos observados apoyan o no una determinada hipótesis científica. Pensemos en un ejemplo simple. Imaginad que me voy de viaje a Noruega con el convencimiento de que todas las personas que allí viven son rubias. Nada más llegar, lo primero que me encuentro es un grupo de personas de las cuales un 80% son morenas. Me debería extrañar, ¿verdad? Esa «extrañeza» es la que medimos a través del p-valor. Un valor que puede estar entre 0 y 1 y que si está por debajo del 0.05 (típicamente) nos estará diciendo que lo observado es poco compatible con mi hipótesis inicial e igual debería replantearme las cosas. Hasta aquí no parece complicado, ¿verdad?
El inventor de esta técnica fue de Sir Ronald Fisher y el hecho de que esté tan denostada y haya provocado beligerantes artículos en su contra se debe, principalmente, al intrusismo laboral del que os hablaba pero, ¿por qué? Dejadme que os cuente.
La Estadística, una ciencia detrás de las ciencias.
La Estadística en general y la significatividad estadística en particular, necesitan de cierta profundización. Hay que saber de probabilidad (las matemáticas de la incertidumbre), entender como se llega a obtener un p-valor, cuáles son las implicaciones que tiene la forma de recoger los datos (lo que en Estadística, se denomina diseño de experimentos), entre otras muchas cosas.
Sin embargo, nadie entiende muy bien lo que es la Estadística. A ver, cierra los ojos, piénsalo un momento ¿Qué es la Estadística?. ¿Has pensado en encuestas? ¿Quizás en tasas? ¿En porcentajes?… Las respuestas al siguiente tweet muestran que la Estadística involucra conceptos más complejos como la incertidumbre, el tratamiento de la información o la toma de decisiones (en ocasiones fundamentales).
Buscando preguntas para hacer un Kahoot me he encontrado con que no está nada claro qué es y qué no es la estadística como ciencia y me preocupa.
— BayesAna (@AnaBayes) October 22, 2019
Recurro al claustro virtual: Como definiríais la Estadística en una frase?
Y es que, la Estadística es, en sí misma, una ciencia. Una ciencia que, usando la probabilidad como lenguaje, es capaz de ayudar a explicar todo aquello que resulta incierto.
¿Basta con un curso?
Dicho esto, creo que entenderéis que os diga que formarse en este campo no es trivial. En particular, yo soy partidaria de que la formación en Estadística debe englobarse dentro de la formación en Matemáticas o, si no, al menos, que la base en esta disciplina sea sólida. Además, en los tiempos que corren, es importante tener cierto conocimiento y habilidades informáticas aunque también es verdad que se pueden hacer equipos multidisciplinares que potencien esta parte.
Lamentablemente, no es esto lo que sucede. Lo que nos encontramos hoy en día es que todas las carreras tienen asignaturas de Estadística situadas en los primeros cursos. Asignaturas que deberían informar de la importancia de la Estadística, favorecer que se formen equipos multidisciplinarios y crear un lenguaje común. Sin embargo, lo que sucede realmente es que, en esas pocas clases, se introducen técnicas básicas que parecen un todo y se hace utilizando softwares simplistas (e internamente oscuros) que lo resuelven todo pulsando un botón.
Si a esto le sumamos la cantidad de cursos on-line de apenas unas horas de duración que prometen especializarte en esta o aquella técnica estadística, es fácil entender porque se ha establecido la creencia de que la Estadística es una herramienta mecánica relativamente fácil de usar. Así pues, se realizan estudios estadísticos que llevan a la toma de decisiones basadas en la significatividad estadística de la que os hablaba antes y que acaban demostrándose, en muchas ocasiones, erróneas o al menos poco confiables.
Y esto me devuelve al inicio. Si nos sorprende que una persona que trabaja en un taller mecánico se atreva a quitarnos una muela solo por haber asistido a un curso de primeros auxilios y haber leído sobre el tema, también debería sorprendernos que alguien con una formación muy básica en Estadística y quizás nula en Probabilidad y Matemáticas, resuelva estudios complejos sin incorporar personas expertas en el área a su equipo.
Si somos conscientes de que un curso de primeros auxilios no te capacita para identificar la causa del dolor, ni para saber si es conveniente extirpar la muela o sería mejor dar antibiótico o algún medicamento para bajar la inflamación, lo mismo debería pasar con la Estadística. Apretar un botón o utilizar sistemáticamente una determinada técnica no siempre da buenos resultados (y lo raro es que los dé). Hay que entender la naturaleza de la incertidumbre, saber cuál es el número de observaciones necesario para que el estudio sea fiable (y por qué es ese y no otro), planificar el experimento para controlar todas las posibles “interferencias”, etc.
En definitiva, para que una conclusión obtenida a través de la Estadística sea valida no basta con saber obtener un p-valor ni mucho menos con tener muchos datos o un gráfico bonito. Así pues, con artículos como el de Nature solo estamos apuntando al dedo que apunta al culpable y nos estamos olvidando del verdadero problema: Un intrusismo laboral que no se ve pero sí nos afecta.
PD1: De la Ciencia de Datos y la importancia de la Estadística en ella os hablo otro día 😜
PD2: Os dejo abajo algunas referencias (en inglés) por sí queréis leer más sobre el tema.
- Psychology journal ban p-values
- Moving towards a world beyond «p<0.05»
- The prevalence of statistical reporting errors in psychology
Gracias por compartir tu reflexión, la cual hago mía. La Estadística, desde algunos espacios docentes, esta tomando el camino del facilismo puro, por diferentes factores, eso genera campo a lo que denominas intrusismo. Debemos revalorar el pensamiento estadístico que va más allá que el análisis de datos cuantitativos.
Me gustó,he visto que también los informáticos se quejan de los cursos que prometen ensarte a programar en poco tiempo, espero el de Estadística y ciencia de datos
Gracias!
Esos cursos son interesantes pero no para aprender algo por completo (que nunca se puede) si no para aprender a comunicarnos con la persona experta que puede hacerlo.
Y ese post que pides… está ahi, a la vuelta de la esquina. jeje.
Genial post!! No puedo estar más de acuerdo.
Muchas gracias! Me alegra mucho que te haya gustado!