¿De qué nos hablan cuando
hablan de estadísticas?
¿Nos toman el pelo?
La estadística como herramienta para analizar
críticamente la información en la vida real
Francisco José Alegre Ansuategui
Debate previo:
¿La estadística está muy presente en
nuestras vidas?
¿Qué papel ha tenido la estadística a
lo largo de la historia?
TEMA 1- La falacia y la tendenciosidad: definición,
diferencias, tipos, su presencia en nuestras vidas y
ejemplos básicos gráficos y analíticos.
Una falacia es una información falsa
o manipulada. Una falacia sería
decir que este bebé tiene los ojos
marrones
La tendenciosidad consiste en presentar
información verdadera de forma que pueda ser
malinterpretada, inducir a error o hacer creer al
oyente una información alejada de la realidad
Ejemplo de la persona mayor
Tipos de presentaciones estadísticas
Una presentación estadística puede ser analítica o gráfica
Ejemplo de analítica: 2 de cada 3 hombres usan el champú HS for men
Ejemplo de gráfica:
En cualquier caso, en los medios de
comunicación, sobre todo en los audiovisuales
(radio, televisión, internet…) esta información nos
es presentada de manera muy rápida sin casi
tiempo de poder asimilarla
Del 1:35 al 2:20
El paro en Andalucía supera el 35%
10 puntos más que la media nacional
3 de cada 4 nuevos parados en el tercer trimestre son
andaluces
El número de hogares en paro llegó en septiembre casi al
millón setecientos treinta y ocho mil
312.000 familias no reciben ningún tipo de ingreso
El número de autónomos ha crecido en más de 65.000
personas en el tercer trimestre del año
Es la cifra más alta desde 2009
Acabas 2 minutos 20 segundos con 21 datos estadísticos que
es prácticamente imposible que tu cerebro asimile y con
información, a veces reforzada visualmente, a veces no.
Así pues, ya tenemos claro que todos esos datos
que nos presentan, ya desde un principio, por la
forma en la que son presentados, nos va a costar
asimilarlos… pero, y si además… intentan
conducirnos hacia una conclusión que no
necesariamente se ajusta a la realidad
(información tendenciosa) o directamente son
falsos (falacias).
Veamos algunos ejemplos…
Como podéis observar, dar información gráfica de manera falsa es muy sencillo
Normalmente, este tipo de falacias en la actualidad tienen una vida muy corta. Existe una gran audiencia y el uso de redes sociales y de las nuevas tecnologías hace prácticamente imposible mostrar gráficamente una información falsa sin que cree alarma entre los espectadores. Dicha alarma provoca una reacción que suele acabar en disculpas por parte del organismo emisor.
En muchas ocasiones, no existe mala fe de fondo. Simplemente se trata de que la persona que ha realizado dicho gráfico no tiene unos conocimientos estadísticos importantes.
A nivel analítico es tan fácil como dar cifras que no son reales expresado numéricamente o con letra:
Ejemplo:
En las pasadas elecciones solo acudieron a las urnas un 30% de las personas convocadas.
Una de cada tres personas acudió a votar en las pasadas elecciones generales.
A diferencia de las falacias, la tendenciosidad está
mucho más presente en los medios de
comunicación que las falacias
Ninguna de las 3 presentaciones anteriores son
falsas, pero sí que pueden inducir al espectador a
hacerse una idea diferente a la realidad.
Al ser una información verdadera, no puede
generar alarma social, como mucho crítica.
A continuación, vamos a ver los principales
ejemplos de tendenciosidad que utilizan los
expertos para realizar sus presentaciones e influir
a la audiencia.
TEMA 2- La necesidad de incluir parámetros de
centralización en las informaciones estadísticas.
Cálculo, tipo, ejemplos y ejercicios en la vida real
Si se realiza una encuesta, generalmente no se pueden presentar los
resultados uno por uno.
Ejemplo: Número de coches por familia en un pueblo
1 1 1 2 0 0 0 0 2 1 0 1 0 2 2 0 1 0 1 2 0 1 0 1
4 1 2 2 0 2 0 0 2 3 1 2 0 1 2 0 1 0 0 2 0 0 3 1
1 3 0 2 0 0 1 0 2 1 2 0 0 2 2 0 3 0 1 2 0 1 0 2
1 3 0 2 0 0 0 0 1 1 0 2 0 1 2 0 7 0 1 2 0 0 0 1
1 1 1 2 0 0 0 0 2 1 0 1 0 2 2 0 1 0 1 2 0 1 0 1
Si se presenta uno por uno esta información, la persona que la recibe no
puede hacerse una idea del número de coches que tiene cada familia.
Ejemplo: Número de coches por familia en un pueblo
1 1 1 2 0 0 0 0 2 1 0 1 0 2 2 0 1 0 1 2 0 1 0 1
4 1 2 2 0 2 0 0 2 3 1 2 0 1 2 0 1 0 0 2 0 0 3 1
1 3 0 2 0 0 1 0 2 1 2 0 0 2 2 0 3 0 1 2 0 1 0 2
1 3 0 2 0 0 0 0 1 1 0 2 0 1 2 0 7 0 1 2 0 0 0 1
1 1 1 2 0 0 0 0 2 1 0 1 0 2 2 0 1 0 1 2 0 1 0 1
Ahora bien, si dicha información es presentada de manera resumida, sí será posible.
En esta tabla había únicamente 120 datos. Imaginemos una encuesta con miles de personas… sería imposible presentarla de manera individual.
Así pues, será necesario hacer uso de los parámetros de centralización y dispersión.
Los parámetros de centralización son datos que representan de forma global a toda la población. Por ejemplo, si hacemos un examen en la clase y queremos tener una idea global del resultado de dicho examen, ¿cómo lo podríamos hacer? Parece lógico que sumando todas las notas y dividiendo el resultado por el número de alumnos, es decir, lo que todos conocemos como calculando la media.
Media aritmética. Se define la media aritmética como la suma de todos los datos dividida por el número de datos.
Moda. Se define la moda como el valor de la variable que más se repite, es el decir, aquél que tiene mayor frecuencia absoluta
Mediana. Si ordenamos todos los valores de la variable de menor a mayor, se define la mediana como el valor de la variable que está en el centro
Percentiles. Son valores que dividen a la población en cien partes iguales. Los representamos por Pn.
Ejemplo 1:
Calcular la mediana, media y moda de los
siguientes datos (notas de unos alumnos):
1 , 4 , 5 , 5, 5, 6, 6, 8, 10
Media : (3+ 4 + 5 + 5 + 5 + 6 + 7 + 9 + 10) / 9 = 6
Mediana (valor del centro) = 5
Moda: valor más repetido : 5
Ejercicio 2
Calcular la mediana, media y moda de los siguientes datos (notas de unos
alumnos):
1, 2 , 5 , 5 , 5, 6, 6, 8, 9, 9, 10