Cómo leer un gráfico o el mal uso de las estadísticas


Posted on Julio 18th, by Recode in actualidad. No Comments

Cómo leer un gráfico o el mal uso de las estadísticas

En nuestro anterior post nos referíamos a la importancia cada vez mayor de los datos para el mundo del periodismo, en el que es cada día más difícil atraer la mirada del lector. Pero no menos importante que las cifras y las estadísticas, es saber interpretarlas y presentarlas de manera correcta, ya sea de forma escrita o a través de gráficos.

Al abrir un periódico o entrar en su página web –y más allá de las listas tan en boga (Las siete mejores playas de España o Diez errores que no puedes cometer en una entrevista de trabajo, etc)- los números acaparan gran parte de sus titulares, extraídos de informes, estudios o investigaciones que realizan entidades públicas como el Instituto Nacional de Estadísticas (INE) o Eurostat o empresas de investigación social y de mercado como la nuestra, por encargo de distintas marcas o solo por conocer distintas tendencias y características del mercado o los comportamientos y hábitos sociales, políticos o económicos actuales.

“Es fácil mentir con estadísticas, pero es difícil decir la verdad sin ellas”. La frase de es de Kiko Llaneras, profesor de ingeniería y sistemas complejos de la Universidad de Girona y editor de Politikon, en un reportaje del suplemento Verne de El País, en el que se ahonda en el caso de gráficos publicados en medios de comunicación orientados a manipular la opinión de la audiencia. En el artículo en cuestión, la polémica había surgido a raíz de un gráfico compartido por RTVE, en el que los 4,4 millones de parados actuales parecían ser menos que los 4.1 millones de 2009. Puede que esto suceda en ocasiones puntuales, pero mucho más habitual que la manipulación, es el mal uso de los datos por desconocimiento. Los estudios hay que saber leerlos porque si no se tiene experiencia y buen manejo de las estadísticas, se pueden sacar conclusiones erróneas.

¿Cómo leer un gráfico?

De la misma manera que un cuadro, un libro o una canción, más allá de lo que transmitan, se pueden entender mejor si conocemos el contexto en el que fueron creados, para comprender mejor la información que encierra un gráfico, hay que tener en cuenta de qué tipo es (histograma –representa datos numéricos continuos agrupados por intervalos-, diagrama lineal –refleja la evolución de unos datos a lo largo de un tiempo-, etc.), qué variables contempla o cuáles son sus valores máximos y mínimos, por ejemplo.

No siempre se puede dar toda la información con la que se cuenta, pero es fundamental que se elija qué se va a poner en un gráfico sin perder la esencia de lo que hay que transmitir y contextualizando. Del mismo modo que cuando escribimos una noticia tenemos que resumir y cortar por razones de espacio, pero con la intención de que el texto no deje de narrar lo principal de la historia que queremos compartir.

Así como en un reportaje miramos la firma de su autor, en la lectura de un gráfico es importante conocer de qué fuente provienen los datos allí volcados, una información que suele aparecer siempre debajo de la figura en cuestión. Si no tiene la fuente, el gráfico en sí es poco fiable. Pero si la tiene y algo en él nos resulta dudoso, podemos recurrir a la fuente original del estudio y comprobar si las cifras están correctamente reproducidas.

Como bien alerta Jaime Rubio Hancock en el artículo antes mencionado, existen ciertas pistas que pueden despertar nuestras sospechas y que deberíamos tener en consideración a la hora de enfrentarnos a estos recursos visuales.

  • Que los ejes estén cortados y no comiencen por cero.
  • Que carezcan de vías horizontales o verticales.
  • Que esos ejes están cortados.
  • Que no se mantenga la escala utilizada (mezclar meses con años).
  • Que estén hechos en 3D, porque suelen ser superfluos o dan una perspectiva errónea.
  • Que estén recargados de colores, fondos o dibujos.
  • Que las cifras estén representadas en una tabla que nos obliga a comparar ángulos cuando nos resulta más sencillo comparar distancias y/o posiciones.
  • Que no presenten la información suficiente para entender de qué estamos hablando. Así como la sobrecarga no es recomendable, tampoco la ausencia de variables que nos ayuden a entender mejor la información brindada.

El artículo de Rubio está plagado de ejemplos de estos malos usos, tanto en medios españoles como internacionales. Como el que mencionábamos de los datos del paro en TVE, que ilustra el comienzo de este post. Twitter se hizo enseguida eco de la manipulación y apareció retocado por distintos usuarios, como el que podemos ver más arriba, editado por la cuenta @DeTodoUnPocoINF, con la inserción de una línea horizontal que hace más evidente el error.

O este otro de las elecciones venezolanas en el que la diferencia de fotos es mínima pero está representada como si Nicolás Maduro hubiera arrasado en la votación…

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Televisión Venezolana

Palabras claves para cualquier investigación

Tan crucial como interpretar las cifras son los términos que se utilizan para explicarlas, algo que tan bien resalta el investigador Louis Goutmann en su artículo Malos usos en estadísticas. “La estadística ofrece actualmente un repertorio espléndido de instrumentos de análisis para el sociólogo. Si los utiliza adecuadamente, puede estudiar un número creciente de problemas de investigación. Ahora bien, la estadística, para que pueda cumplir su papel adecuadamente, debe utilizarse en conjunción con la teoría y con los métodos de investigación”, dice Manuel García Ferrando, traductor del texto y profesor de la Universidad Autónoma de Madrid. Si la advertencia es para los propios sociólogos, imaginemos en qué errores puede caer alguien que no está entrenado en el trabajo con números. En el ensayo, Guttman alerta sobre el uso y abuso de la estadística en Ciencias Sociales y elabora una relación de medio centenar de sus malos usos.

Media, medidas de dispersión, extremos, correlación, causalidad, los totales, los relativos son palabras claves para leer estudios estadísticos que, si no se tienen en cuenta o se utilizan con ligereza, pueden conducir a narrar exactamente lo opuesto de lo que refleja una investigación.

La línea editorial

Cuando nos pusimos a escribir este post, coincidió con la publicación de un informe de la Organización para la Cooperación al Desarrollo Económico (OCDE) sobre las previsiones de empleo en Europa, del que casi todos los medios nacionales se hicieron eco, aunque con enfoques muy distintos. La OCDE mejora su previsión de paro para España hasta el 21%, tituló El Mundo. La OCDE critica a Rajoy por no invertir más en la activación del empleo pese a la altísima tasa de paro, resaltó Público.

Ambos datos venían en el estudio, pero cada medio se encargó de destacar lo que coincidía más con su línea editorial. Otro claro ejemplo de que las cifras están ahí, pero hay distintas maneras de presentarlas.

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Cómo una misma estadística se puede presentar de dos maneras muy diferentes.

Cómo una misma estadística se puede presentar de dos maneras muy diferentes.

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