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Lectura de datos sin dejarse engañar
Los números parecen honestos. Un gráfico parece una prueba. Pero un gráfico puede ser técnicamente cierto y aun así engañar a tu vista.
Los paneles de control en el trabajo, los gráficos en las noticias y los informes automatizados muestran números reales. El problema se esconde en cómo se dibujan esos números: dónde comienza un eje, qué fechas se muestran y a quién se contó.
Hoy aprenderás cuatro movimientos de detective: leer la dispersión detrás de un promedio, detectar un gráfico engañoso, cuestionar la muestra y exigir una comparación justa.
Un promedio no es toda la historia
El promedio oculta la dispersión
Un promedio (la media) suma todos los valores y divide por la cantidad de ellos. Da un número ordenado. Esa orden es el peligro: un solo número no puede mostrar cuán dispersos están los datos.
El rango es la distancia desde el valor más pequeño hasta el mayor. La dispersión es lo separados que están los valores en general.
Dos piscinas, con una profundidad promedio de 1 metro cada una.
- Piscina A: cada parte tiene 1 metro de profundidad. Es seguro wadear (caminar por el agua).
- Piscina B: el extremo poco profundo tiene 0,1 metros y el extremo profundo tiene 3 metros. El promedio sigue siendo de aproximadamente 1 metro, pero un niño pequeño podría ahogarse en el extremo profundo.
Mismo promedio. Realidad completamente diferente. El promedio ocultó la dispersión. Siempre que veas un promedio, pregúntate: ¿cuál es el rango y qué tan dispersos están los valores?
El problema de la piscina
Tu turno
Un informe dice: La profundidad promedio de esta piscina es de 1 metro, por lo que es segura para los niños pequeños.
Tres formas en que un gráfico miente
Un gráfico puede ser verdadero y aun así engañar
Un gráfico puede mostrar números correctos y aun así engañarte. Tres de los trucos más comunes:
1. Eje y truncado (ampliado). Un gráfico de barras honesto comienza su eje y en cero. Un gráfico engañoso comienza a mitad del recorrido, por ejemplo, en 100. Mira la imagen: la Marca A vendió 102 y la Marca B vendió 105, una diferencia de solo 3 unidades. Cuando el eje comienza en 100, la barra de la Marca B parece ser aproximadamente 2,5 veces más alta. Si se inicia el eje en 0, las barras son casi iguales. Los datos nunca cambiaron. Solo cambió la línea base.
2. Rango de tiempo seleccionado a conveniencia. Muestra solo el fragmento de fechas que respalda tu historia. Una acción que cayó durante todo el año parece excelente si solo graficas el único mes bueno. Pregúntate: ¿por qué el gráfico comienza y termina en esas fechas exactas?
3. Escala cambiada o inconsistente. Un espaciado desigual entre los números, o una escala que cambia a mitad de camino, puede estirar o comprimir los cambios. Una línea puede hacer que parezca un acantilado o una colina suave usando los mismos números.
El movimiento del detective siempre es el mismo: lee el eje y el rango antes de confiar en la forma.
¿Por qué este gráfico es engañoso?
Detecta el truco
Un gráfico de noticias muestra dos barras: el conteo de crímenes del mes pasado fue 500, y el de este mes es 515. Pero el eje Y comienza en 495 en lugar de 0. En la pantalla, la barra de este mes parece aproximadamente cuatro veces más alta que la del mes pasado. El titular dice: ¡El crimen explota!
Preguntar a unos pocos vs. preguntar a todos
La muestra: unos pocos que representan al todo
A menudo no puedes preguntar a todos, así que preguntas a una muestra: un grupo más pequeño destinado a representar al grupo completo (la población).
Una muestra solo dice la verdad sobre el todo si lo representa. Cuando no lo hace, es una muestra sesgada.
Ejemplos de muestras sesgadas:
- Un sitio web pregunta a sus propios visitantes si les gusta el sitio. Las personas que lo odian ya se fueron.
- Una encuesta sobre el almuerzo escolar se entrega solo a los estudiantes que salen de la fila de la pizza.
- Una encuesta se realiza solo durante la tarde de un día laborable, excluyendo a todos los que están trabajando.
Dos preguntas exponen la mayor parte del sesgo: ¿A quién se quedó fuera? y ¿Responderían de manera diferente las personas que quedaron fuera? Una muestra grande no corrige el sesgo; una encuesta de un millón de personas equivocadas sigue estando equivocada.
El problema de la encuesta
Tu turno
Un gimnasio publica: Encuestamos a 200 personas en nuestro gimnasio un sábado por la mañana. El 95 por ciento dice que es fácil incluir el ejercicio en una semana ocupada. Por lo tanto, el ejercicio es fácil para casi todos.
Mismas unidades, misma línea base
Qué hace que una comparación sea justa
El último movimiento de detective es el más simple: cuando se comparan dos cosas, verifica que la comparación sea justa.
Una comparación justa utiliza las mismas unidades y la misma línea base para ambos lados.
Las comparaciones injustas se esconden a plena vista:
- Unidades diferentes. Nuestro teléfono tiene 5000 de batería, el suyo solo 12. Un número está en miliamperios-hora y el otro en horas. No se pueden comparar.
- Base de referencia diferente. La Ciudad A tuvo 50 crímenes, la Ciudad B tuvo 200, por lo que la Ciudad B es mucho más peligrosa. Pero la Ciudad B tiene 20 veces más personas. Por persona, la Ciudad A es peor. Compara tasas (por cada 1000 personas), no totales brutos.
- Períodos de tiempo diferentes. Un año completo de una cosa contra un mes de otra no es una carrera justa.
Antes de aceptar cualquier comparación, pregúntate: ¿mismas unidades? ¿misma base de referencia? ¿mismo período de tiempo?
El problema de la ciudad
Tu turno
Una publicación afirma: La Ciudad A reportó 50 robos el año pasado. La Ciudad B reportó 200 robos el año pasado. La Ciudad B es cuatro veces más peligrosa. La Ciudad A tiene 10.000 habitantes. La Ciudad B tiene 500.000 habitantes.
¿Qué recordarás?
Un último pensamiento
Los números y los gráficos no son mentiras por naturaleza. Son herramientas, y como cualquier herramienta, pueden usarse bien o mal. Un panel de control, un gráfico de noticias y un informe automatizado pueden ser técnicamente verdaderos y aun así dejarte con una imagen falsa.
Ahora tienes cuatro movimientos de detective: leer la distribución detrás de un promedio, verificar desde dónde comienza el eje de un gráfico y qué rango muestra, cuestionar quién está en la muestra y exigir las mismas unidades y línea base en cualquier comparación.
Lee el eje y la muestra, no solo la forma.