El 62% de los adultos en EE. UU. admite no entender la estadística básica
More than half of adults in U.S. say they lack basic statistical understanding
Un estudio dirigido por Penn State revela que el 62% de los adultos en EE. UU. tiene conocimientos estadísticos nulos o limitados, y solo el 11% los usa a diario. Sin embargo, el 90% afirma que los usaría más si los comprendiera mejor. Los investigadores analizaron respuestas de una encuesta nacional y destacan la importancia de la alfabetización estadística para evaluar evidencia en noticias, redes sociales y debates políticos. El estudio se publicó en PLOS One.
La estadística no proporciona certeza; más bien, trabaja con la incertidumbre presente en la naturaleza y la sociedad para ofrecer un enfoque razonable para tomar decisiones.
- bruce511
bruce511:
>> encontró que el 62% de los encuestados reportó ningún o limitado conocimiento estadístico
El otro 38% no entendió la pregunta...(mi extrapolación)
Hice un par de semestres de estadística en la universidad. Y puedo decir con confianza que el número de personas que pueden responder 3 preguntas simples de estadística (como digamos media versus mediana, niveles de confianza o márgenes de error) es, bueno, un error de redondeo desde 0.
De hecho, estadísticamente, nadie tiene idea de cómo funcionan las estadísticas.
Sin embargo, aprendí lo suficiente para saber que las estadísticas pueden decirte absolutamente cualquier cosa que quieras que digan. Asumiendo que no las inventes, son triviales de manipular para generar el titular que quieras.
Cuando se usan para evaluar riesgo, la comprensión baja aún más (un hecho explotado deliberadamente por cualquier marketing decente).
Estadísticamente, la mayoría de las estadísticas no significan nada.
- LandR
LandR:
Estaba teniendo una conversación con mi papá sobre cómo si un virus tuviera una tasa de mortalidad del 10% sería aterrador.
Su respuesta fue que el 10% no era nada, eso significa que tienes un 90% de posibilidades de sobrevivir. Luego dijo que probablemente tienes un 10% de posibilidades de ser atropellado por un autobús cada vez que cruzas la calle. Simplemente no tiene absolutamente ninguna idea de qué son las probabilidades ni capacidad para extrapolar probabilidades de la experiencia vivida en el mundo real.
- ghm2199
ghm2199:
Una de las formas más simples de medir el riesgo en acciones, bonos, criptomonedas, fondos mutuos, etc. para la gente común es la reducción máxima (Maximum Drawdown). Una vez que entiendes cómo funciona, quita el estrés de crear y administrar tu propio portafolio P — especialmente tu cuenta no de jubilación. La pregunta que tienes que hacerte es: "Dado algún portafolio con retornos de X%, ¿estoy de acuerdo con que este activo baje un Z% durante T años — es decir, la reducción _calculada/inferida_?" Si la respuesta en un extremo es no, no puedo permitir que P tenga ninguna reducción en absoluto, entonces simplemente pon tu dinero en efectivo/MMF y listo. Generalmente la gente está de acuerdo con algo de riesgo en algún porcentaje de P y guarda el resto en efectivo, y _ajustas el riesgo_ para Z y T. Las opciones de portafolio son sorprendentemente simples.
Ninguna otra pregunta importa. Hay algunos riesgos pero el elemento clave es la comprensión de la varianza estadística porque eso me permite decir que "ok, el 50% de P puede permitirse estar abajo durante 3 años y no quedaré sin hogar".
La mayoría de la gente no sabe esto, pero la mayoría de los administradores de dinero (que administran dinero para estadounidenses comunes) que contratas calculan este número _una vez_ y hacen pequeños ajustes a tu portafolio (estoy hablando una vez al año tal vez) y cobran 1-2%.
Sigo a este tipo llamado Dave Stein que tiene un producto B2C llamado money for the rest of us que me enseñó esto. No estoy afiliado con ellos de ninguna manera.
- NitpickLawyer
NitpickLawyer:
Yo diría que en realidad es mucho más que eso. El primer curso de estadística en la universidad fue una experiencia muy humillante. Me di cuenta de que aunque pensaba que entendía mucho (y venía de un entorno pesado en CS, olimpiadas y cosas así) la estadística real es mucho más difícil y mucho más contraintuitiva de lo que pensaba. Claro, esto habla de comprensión estadística "básica", pero incluso eso es mucho más complicado de lo que la mayoría de la gente asume.
- cm2187
cm2187:
Esto también es un problema político. La mayoría de los debates sobre racismo, por ejemplo, son entre personas que son analfabetas en términos de estadística básica, en ambos lados del debate. Toman colas extremas de distribuciones como puntos de referencia, piensan en términos de estereotipos en lugar de distribuciones, infieren reglas de un puñado de muestras, etc. Hace que todo el ejercicio sea estéril.
No solo los periodistas y políticos son culpables de eso. Lo veo en muchos académicos que deberían saberlo mejor, particularmente en departamentos de humanidades.
- tescreal
tescreal:
¿Qué tan correlacionada está la falta de comprensión con las opiniones antiintelectuales? Mucha gente ni siquiera tiene curiosidad en mi experiencia.
- dr_dshiv
dr_dshiv:
"Afortunadamente, los conceptos en estadística se basan en la intuición y la racionalidad."
Sí... hablemos de eso.
Parece que una buena parte de las estadísticas fueron diseñadas para intimidar — para que la gente dejara de hacer preguntas. ¡O al menos ese es el efecto!
Las estadísticas diseñadas para la intuición son pocas. Mira Kill Math para ver cómo podría hacerse: https://worrydream.com/KillMath/
- giantg2
giantg2:
Todos están odiando las estadísticas, pero HN publica estudios todo el tiempo.
Sí, las estadísticas pueden usarse de manera engañosa o incompetente, pero generalmente son útiles. Solo tienes que mirar el estudio completo para ver cuáles fueron los datos iniciales y todas las acciones realizadas sobre ellos. Luego tienes que hacer un juicio sobre si y cómo quieres aplicar eso a tus propias decisiones, políticas políticas, etc.
Un gran ejemplo de estadísticas usadas por dos lados de un argumento y posiciones políticas sería el control de armas. Ver Everytown Research y Crime Prevention Research Center. Puedes ver qué se mide, incluye, excluye, etc. por cada lado y cómo esos resultados se ajustan para apoyar la política.