No son pocos los que, desde diferentes espacios (periodísticos,
universitarios, etc.), buscan apoyar sus argumentos en series estadísticas que,
normalmente, impactan al lego en las cuestiones de que se tratan. A veces, los
números encandilan a los menos informados (y formados) por la aparente seriedad
que las matemáticas mueven en la mayoría de las personas, ya que los números
dan la impresión de estricta exactitud y precisión, y todo aquel argumento -o
aun mera declamación o exclamación- que es seguido o antecedido por alguna
cifra despierta en quien la escucha o lee un atisbo de convicción.
"En
general, en los medios de comunicación lo más frecuente es la exhibición de una
carga inusitada de series estadísticas al efecto de defender una u otra
política. Es extenuante y exasperante sin que se ponga de manifiesto
prácticamente ningún razonamiento de fondo ni fundamento alguno, excepto en
algunos círculos de izquierda con lo que provocan un corrimiento significativo
en el eje del debate y as í logran que, en gran medida, se adopten las
políticas a las que adhieren."[1]
La recopilación de datos -en una dirección o en otra- carece por
si misma de sentido si no se expone cómo se ha construido la serie estadística,
cuáles criterios sirvieron de orientación para su selección, y si no se indican
los objetivos de la misma, ni se explican las variables ponderadas, las
excluidas y las razones pertinentes para adoptar uno u otro criterio para
dirigirse en esa alineación. Pero -por otra parte- es de importancia también
tener en cuenta los diferentes períodos contenidos, los cuales deberían ser
sometidos a la misma prueba de idoneidad. Pero aun cuando se cumplieran con
todas las minuciosas exigencias de rigor para la edificación de la estadística,
siempre -y en virtud de la falibilidad humana- hay que tener presente que no
hay persona ni grupos de ellas que puedan abarcar todos los múltiples factores
humanos, por lo cual la estadística –cualquiera que ella fuere, y aun en el
caso de las consideradas las mejores- siempre tendrá una cuota de error, que
será mayor o menor dependiendo, nuevamente, de hechos que de ninguna manera son
captables ni medibles.
"Dejando
de lado las fraudulentas o las que pretenden demostrar puntos en base a ratios
mal concebidos (por ejemplo, la relación déficit-producto como si el
crecimiento del producto justificara un desequilibrio presupuestario mayor) o
comparaciones improcedentes (como el denominado deterioro de los términos de
intercambio sin tomar en cuenta que en la serie se compara el valor del trigo
con el de los tractores sin contemplar que estos últimos cambian de modelo por
lo que permiten rendimientos de trigo mayores, además de que esas comparaciones
no prueban nada ya que, por ejemplo, la relación de intercambio de los
automotores con la cebada fue desfavorable para el primer rubro desde su
invento y, sin embargo, los balances de las empresas automotrices revelaron
notables mejoras). La sola mención de estadísticas no logra objetivo alguno
como no sea una efímera impresión que en realidad no conduce a nada
relevante."[2]
En suma, la estadística no prueba nada, ni nada en rigor puede
demostrarse con ella, excepto en forma parcial y temporaria. En el siguiente
periodo comprendido, la serie estadística -que pudo haber sido
"verdadera" en el periodo anterior-, pudo haber perdido -en el
siguiente- cualquier clase de "valor", o todo su "valor".
Como bien declara Ludwig von Mises, la que se da en llamareconomía
estadística no es en realidad
ninguna otra cosa que simple historia
económica. Sus datos podrán revistar, quizás, algún interés como referencia
histórica, aun cuando se trate de ayer mismo siquiera, pero no mucho más que
eso. Ni por lo menos podrá preconizarse como tendencia,
ya que las denominadas tendencias dependen, a su vez, de un sinnúmero de
elementos menores que no siempre variarán en el mismo sentido cuando
reflexionamos sobre la conducta humana, ya que esta acción está influida por
innúmeras motivaciones subjetivas que, asimismo, sólo pueden ser conocidas por
el sujeto actuante, y -a veces- ni aun pueden ser anticipadas por este.
"Desde
el locuaz y prepotente Nicolás Maduro en adelante, todos los gobernantes se empeñan
en cubrir sus agujeros negros con una regadera de estadísticas. No son pocos
los que entran por la variante respondiendo con otras estadísticas, pero, en
última instancia, para demostrar las ventajas o desventajas de un sistema se
hace necesario argumentar y desarrollar silogismos consistentes. Básicamente,
eliminar la barrera mental de que es posible que el aparato estatal planifique
lo que no se conoce de antemano, como la innovación que es la esencia del
progreso y todos los millones de arreglos contractuales que sólo se ponen en
evidencia en el momento de actuar (“preferencia revelada” decimos los
economistas), por lo que los datos no están disponibles ex ante. "[3]
Indudablemente, hay estadísticas que fundadas debidamente son
reveladoras en cuanto a efectos causales de diferentes teorías aplicadas. La
estadística puede corroborar los efectos de tal o cual teoría. Lo que es
imposible es pretender montar teorías en base a series estadísticas. Esto
implica tanto como pretender poner el carruaje delante del caballo y pretender
que aquel tire de este. La estadística no revela las relaciones causales sino
que es el revés: son estas las que explican aquella. Esto implica que la
estadística es valiosa siempre y cuando cumpla con todas las condiciones dadas
antes, o con la mayor parte de ellas, y que sea sincera en cuanto a lo que
involucra y omite. A mayor cantidad de variables incluidas, mayor será la
exactitud de lo que se pretende medir, sin perder de vista la volatilidad de la acción humana, por lo que una
serie estadística no tendrá el mismo valor en ciencias naturales que en las
sociales, dado que su valor predictivo será mayor en las primeras que en las
segundas. El peso
relativo de cada variable
también es otro componente a evaluar. No sólo cuenta la cantidad de variables
que pretende comprender la estadística, sino que el peso relativo de cada una
es tan o quizás más importante que la cantidad de aquellas.
[1] Alberto
Benegas Lynch (h) La batalla
de las estadísticas – ESEADE- 15-August-2014, https://eseade.wordpress.com/
Gabriel
Boragina
gabriel.boragina@gmail.com
@GBoragina
Acción
Humana
Buenos
Aires- Argentina
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