Taxonomía de errores en el manejo de datos: mejorando la formación en alfabetización estadística

Abstract

En la actualidad, estamos expuestos a una gran cantidad de información estadística presentada en forma de datos y gráficas, con análisis de diferentes variables estadísticas y procedente de fuentes diversas. Aunque suele transmitir una sensación de rigor y precisión, esto no siempre es así en la práctica. Por otro lado, la falta de conocimiento estadístico en el manejo de datos puede dar lugar a presentaciones poco rigurosas o incluso a cometer errores graves. A veces la información resumida y simplificada es recibida por el lector sin un análisis crítico suficiente, lo que también puede llevar a una percepción errónea de la realidad. Así, para tener una visión adecuada a través de los análisis estadísticos, se debe realizar un esfuerzo por ir más allá de los datos y adoptar una postura crítica ante la información que se nos presenta; para lo que es imprescindible tener un conocimiento mínimo de las herramientas estadísticas básicas, de sus supuestos de partida y, también, de sus limitaciones.

Con el objetivo de conocer cuáles son los posibles usos y abusos de los análisis estadísticos, cómo se están comunicando los datos y cómo se están interpretando socialmente, se diseña un proyecto de innovación docente destinado a alumnado que cursa asignaturas de estadística y comunicación en la Universidad Rey Juan Carlos.

Se parte de un análisis de contenido mediático estadístico, para lo que ha sido necesario recopilar información publicada y diseñar una herramienta novedosa que permitiera sistematizar la información y los tipos de interpretaciones erróneas de las comunicaciones difundidas. Se ha elaborado una taxonomía que abarca 11 categorías de problema. Entre estos se incluyen problemas derivados del uso de medidas de posición central y dispersión, la utilización de porcentajes, la creación de gráficos y la selección de escalas, entre otros.

Esta taxonomía se aplica a un cuestionario de recopilación de información que permite al equipo investigador recoger información del conocimiento teórico y aplicado que tiene el alumnado a la hora de detectar posibles errores o usos malintencionados de la información estadística. Con estas conclusiones y a través de metodología de microlearning se pretende que el alumnado alcance las competencias necesarias para detectar información estadística errónea o maliciosa, así como facilitar la elaboración de información estadística correcta de manera consciente y responsable.

Como conclusión, se considera que la elaboración de dicha taxonomía es esencial por dos motivos fundamentales: En primer lugar, para ayudar a identificar posibles problemas en la elaboración o interpretación de análisis estadísticos, tanto a nivel personal como en los medios de comunicación. En segundo lugar, para promover la alfabetización estadística (ODS 4.6) en términos formativos, al presentar los posibles errores de una manera estructurada y jerarquizada. De este modo, se contará con una estructura de referencia y comparación hasta ahora inexistente en la materia.