Dr. Hugo Oscar Ambrosi
Box descubrió la
estadística por accidente. De hecho, él decía que era un "estadístico
accidental”, debido a que antes estudió química, fue a la guerra, trabajo como
ingeniero…
Se aproxima el final del año 2020, que ha sido caracterizado
por el desarrollo de COVID19, la enfermedad que, por su propagación mundial, ha
sido catalogada por la OMS como una pandemia.
Como consecuencia de la enfermedad, por un lado, y de las
medidas adoptadas para combatirla por otro, la forma de vida y las condiciones
económicas se han visto afectadas de tal manera que es opinión generalizada que
sus efectos provocaran cambios permanentes de una naturaleza y magnitud no
previstas.
Todas las actividades humanas deben replantear sus
prácticas. Para responder a las nuevas demandas y adecuarse a los nuevos
formatos de intercambios sociales.
Demandas e intercambios tienen para nosotros, los
estadísticos, significados bastante claros. La información estadística demandada
por un problema como la pandemia, es un recurso crítico para controlarla. Las
estadísticas relevantes, oportunas, confiables y accesibles enervan el cuerpo
social, y hacen posible la toma de decisiones basadas en la evidencia y la
evaluación participativa de resultados.
Hemos podido comprobar durante el desarrollo de COVID19,
la importancia conceptual de la información sobre la enfermedad para el diseño
y evaluación de las medidas destinadas a controlarla, atenuar consecuencias
indeseables y justificar las restricciones aplicadas a la sociedad.
Los descomunales errores sobre casos y muertes estimados,
que fueron difundidos a comienzos de la pandemia y rubricados desde importantes
centros científicos, nos obligan a subrayar la enorme vigencia de la afirmación
de George Box, que declaro: que "en esencia, todos los
modelos están equivocados, pero algunos son útiles”. Hay que tener
en cuenta la enorme humildad científica que le permite resignar la inefable
búsqueda de la verdad, dando lugar a la utilidad, más modesta pero efectiva
como fuente de satisfacción.
Mientras la verdad no es un objetivo de la ciencia, como
señaló Pearson, sino la verosimilitud, cuyo valor es relativo a la evidencia,
la utilidad indica satisfacción respecto a diversos criterios, que expresan los
valores preferidos por unos u otros interesados en el problema. La discusión
que abre la abierta incorporación de los valores a la resolución de los
problemas, tiene consecuencias epistemológicas, morales, sociales y políticas.
Esas cifras aventuradas, no solo no fueron útiles, sino que
fueron altamente perniciosas, porque expandieron el miedo, a través del
planeta, como una segunda y agobiante patología, que nos arrojó al aislamiento.
Más tarde se supo también, en nuestro país, que los datos
básicos utilizados en la formulación y evaluación de las medidas adoptadas,
contenían gruesos errores que le quitaban todo valor a los razonamientos
basados en ellos.
Claramente tenemos en esas dos claudicaciones –de los modelos
y de los procedimientos de medición– un claro desafío a nuestras capacidades y
responsabilidades en el campo de las estadísticas sanitarias.
El punto es definir si estamos de acuerdo en asumir esas
responsabilidades, mediante una oferta activa de “modos amplios y flexibles
de razonamiento que permitan que las personas inteligentes sean más
inteligentes en todos los aspectos de la vida y el trabajo”. (David Moore).
Si aceptamos ese compromiso, debemos preguntarnos si nuestra
preparación y desempeño son los que la
sociedad necesita para enfrentar los problemas que tiene que atender ahora y en
el futuro próximo, muchos de los cuales COVID19 ha agudizado.
Tal vez sea oportuno recordar que los problemas fueron la
incubadora de los métodos estadísticos. Las áreas más dispares han jugado
papeles fundamentales, motivando el desarrollo de la que hoy es el corpus
conceptual de la Estadística. Así:
·
Las necesidades económicas y militares de los
Estados incitaron, desde tiempos muy remotos, la realización por éstos de
censos de su población y de sus riquezas.
·
Las piraterías berberiscas en el Mediterráneo
motivaron el desarrollo de los seguros marítimos, con sus problemas asociados
de evaluación de riesgos.
·
El gran interés por los juegos de azar motivó,
sobre todo a partir del siglo XVII, el desarrollo teórico del Cálculo de
Probabilidades.
·
La Teoría de Errores se desarrolló inicialmente en
conexión con problemas aparecidos en el área de la Astronomía;
·
la Teoría de la Correlación surgió en el
contexto del estudio de problemas biológicos;
·
la teoría del Análisis Factorial aparece en el
campo de la Psicología;
·
la teoría de los test Chi2 en el de
la Sociología;
·
la del Diseño de Experimentos en el de las
Ciencias Agronómicas;
·
la del Análisis de series temporales se
desarrolla especialmente en el de la Economía y Meteorología;
·
etcétera…
Es decir, los problemas rigen el desarrollo de la Estadística
y por lo tanto es fundamental poner atención en los problemas dominantes en
nuestros días y en nuestro país.
Hace muchos años se viene observando una tendencia a
conceder la centralidad de la atención a las técnicas, variadas y numerosas,
que se multiplican en un ambiente que podríamos denominar endogámico. Ya
Bradley Efron, en su trabajo seminal sobre el bootstrap se refiere al encierro
matemático en el que se desarrollaba la estadística. Precisamente su trabajo señalaba,
como efectivamente lo es, una salida a ese encierro.
Esa actitud, afecta además la identidad y la imagen social
de los estadísticos y en consecuencia de la estadística. Varios presidentes de
la American Statístical Association en las últimas décadas han expresado sus
opiniones, desde distintos ángulos, sobre la cuestión de la identidad y la imagen social
de la profesión.
Jerome Cornfield, ya en 1974, se preguntaba
-¿Qué son las estadísticas y hacia dónde van?
Y a continuación agregaba con humildad, citando a Dean
Acheson
"¿Qué sé, o creo que sé, por mi propia experiencia y no
por ósmosis literaria?" Una respuesta honesta sería: "No mucho; y no
estoy muy seguro de la mayor parte de ella”.
No es necesario aclarar que adhiero plenamente a ambas
cuestiones, y les reconozco plena vigencia entre nosotros.
A continuación, sintetiza el problema al que me refiero, en
la siguiente escena imaginaria:
“Comenzaré por suponer un crítico no estadístico, tal vez un
integrante de un comité de búsqueda de Estadísticos, al que le impacta lo que
él llama el carácter dependiente de la estadística. Todas las demás asignaturas
del currículo de Artes y Ciencias, explica, aparecen independientes, pero la
estadística no. Aunque utiliza las matemáticas, sus criterios de excelencia no
son los de las matemáticas, sino más bien el impacto en otras materias”.
“Del mismo modo, mientras que otros sujetos se preocupan por
acumular conocimiento sobre el mundo externo, los estadísticos parecen
preocupados sólo por los métodos de acumulación de conocimiento, pero no por lo
que se acumula. No niego, dice, que tal actividad puede ser útil (aquí se
estremece), pero ¿por qué alguien querría hacerlo?”
Más adelante dice: ¿Como eligen su profesión los
Estadísticos? ¿Es simplemente el resultado de una caminata aleatoria o hay
elementos importantes de racionalidad en ella?
En el mismo sentido se expresó George Box, cuya
autobiografía se titula: “An Accidental Statistician: The Life and Memories”
Decía que descubrió la estadística por accidente, de hecho, él decía que era un
"estadístico accidental”, debido a que empezó estudiando química, pero
antes de finalizar la carrera, en 1939, abandonó sus estudios para alistarse en
el ejército británico durante la Segunda Guerra Mundial. Comenzó trabajando
como ingeniero.
Cornfield concluye con una nota de optimismo: “Estoy
convencido de que el resultado de la caminata aleatoria que me hizo estadístico
era inevitable. El único estado que era absorbente eran las estadísticas, y me
complace que el tiempo transcurrido fuera tan breve, en lo que a mí respecta”.
La pregunta que hizo Cornfield por el lugar de los Estadísticos
en la Facultad de Artes y Ciencias, parece haber sido recogida por David Moore,
quien argumentó ya en 1998, en favor de la
Estadística como una de las Artes Liberales
A fines del siglo pasado Moore señalaba que, en comparación
con la generación anterior, ahora es más probable que la formación de los
estadísticos enfatice el trabajo con datos, el diseño de la producción de datos
y el razonamiento y las limitaciones de la inferencia formal. El pensamiento
actual en educación estadística, decía es consistente con la visión de la
estadística como arte liberal. Las presiones que han cambiado el contenido de
los primeros cursos (en USA) no son retóricas, son concretas: la tecnología ha
forzado a enfocarse en lo que no está automatizado, poniendo la atención sobre
las grandes ideas y las estrategias generales para tratar con datos, variación
y azar.
La importancia de los datos, la omnipresencia de la
variación, la importancia de la producción de datos, observación versus
experimentos, la medición y el modelado de la variabilidad, pueden
correctamente describirse como herramientas intelectuales ampliamente
aplicables.
Este texto surgió considerando que el año próximo se cumplirán
40 años de la incorporación de los Estadísticos al Consejo Profesional de
Ciencias Económicas. Así se concretaba un largo anhelo en búsqueda del
reconocimiento profesional, cuya concreción logró la vieja Asociación de Graduados
en Estadística de Rosario. Todavía hay mucho trabajo para hacer en esa
dirección. Sin embargo, enfocar a la Estadística como un arte liberal, como
disciplina del pensamiento y del espíritu, es una forma de vinculación social
más profunda que pone de relieve los aportes culturales de la estadística.
Estoy convencido que es oportuno hacer este balance,
especialmente en nuestro ámbito local, en un momento en que la pregunta es si
los estadísticos serán superados, abrumados por la tecnología, hasta el punto
de convertirnos en una rama menor de la ciencia de la información.
Eso puede ocurrir si restringimos nuestras aspiraciones
abordar sólo problemas técnicos. Es decir, si nos centramos en darle vueltas
a los problemas de la estadística y no a lo que la estadística puede hacer con
los problemas reales.
Considerar la estadística como un arte liberal es
recordarnos que no necesitamos ser simplemente “nerd”. Basta tener presente que
si uno usa la tecnología para hacer las mismas viejas cosas obtendrá los
mismos viejos resultados. Para cambiar eso hay que agregar pensamientos
nuevos a la nueva tecnología. Porque la tecnología da poder, pero el
pensamiento lo utiliza y dirige.
La estadística involucra distintas y poderosas formas de
pensar que no permiten que sea devorada por la tecnología de la información.
La revolución de la computación y las comunicaciones nos
enfrenta con muy grandes masas de información muy desordenada.
El pensamiento estadístico ofrece simples, pero no
intuitivos instrumentos para recortar la masa de datos, ordenar el desorden,
separar el sentido del no sentido, seleccionar lo poco relevante de lo mucho
irrelevante.
Es más, cualquier revolución implica que enfrentemos nuevos
problemas que requieren modos de razonamiento generales y flexibles. Como dijo
Bob Hogg “la estadística es una guía a lo desconocido”
Y como arte liberal
es, a largo plazo la más útil forma práctica que puede tomar nuestra disciplina.
