Términos estadísticos para reportajes sobre temas científicos

Las cifras pueden aportar solidez a la información al respaldar las afirmaciones o ilustrar los conceptos, por lo que, como periodista, es posible que a veces tenga que incluir e interpretar estadísticas en sus reportajes. Comprender de dónde provienen esas cifras y qué significan contribuye a presentarlas correctamente. Estos son seis conceptos clave que se pueden comprender sin tener una licenciatura en estadística:

El tamaño de la muestra de un estudio puede indicar en qué medida el estudio representa el mundo real.

• El tamaño de la muestra es la cantidad de personas u otros puntos de datos
  (como animales o células) que participan en un estudio. Los científicos suelen llamarlo “n”.
• Un tamaño de muestra mayor es preferible, ya que las probabilidades de que la muestra refleje con precisión una población más amplia tienden a aumentar con el incremento de los datos. Sin embargo, qué se considera “suficientemente grande” depende del estudio. Consulte con un experto externo si el tamaño de la muestra de un estudio es lo suficientemente grande como para justificar las conclusiones.

Estadísticamente significativo quiere decir que es aceptablemente probable que un hallazgo reportado refleje la realidad.

• Los científicos calculan el valor de p, un número entre 0 y 1 que indica la probabilidad de obtener los resultados que se hallaron en el estudio en caso de que no exista un efecto en el mundo real.
• • Por ejemplo: si en un estudio se determina que menos personas contrajeron una enfermedad después de recibir una vacuna, ¿cuáles son las probabilidades de obtener el mismo resultado si la vacuna no es efectiva?
• En la mayoría de los casos, los científicos consideran estadísticamente significativos los resultados que tienen un valor de p inferior a 0.05. Es decir que había menos del 5 % de probabilidad (1 en 20) de obtener ese resultado específico si la vacuna no era eficaz.
• Sin embargo, la significación estadística no puede indicar si los resultados son realmente significativos (por ejemplo, cuánto ayuda realmente un medicamento). Para evaluar eso, consulte a expertos sobre el tamaño del efecto de un resultado
  (a menudo llamado “d de Cohen” o “R cuadrado”) y evite exagerar los hallazgos con tamaños de efecto pequeños solo porque son estadísticamente significativos.

¡Correlación no es lo mismo que causalidad!

• Una correlación representa la fuerza de la relación entre dos factores, como la exposición a los rayos UV y el riesgo de cáncer de piel.
  • Cuando dos cosas aumentan o disminuyen a la par, tienen una
    correlación positiva.
  • Cuando una aumenta y la otra disminuye, tienen una correlación negativa.
• La fuerza de correlación (a menudo denominada “r”) oscila entre −1 y 1: −1 es una correlación negativa perfecta, 1 es una correlación positiva perfecta y 0 significa que no hay ninguna relación.
• El hecho de que dos cosas estén correlacionadas no significa que una cause la otra ni aun que influya en ella. La relación podría ser totalmente casual, o ambas cosas podrían estar influenciadas por una tercera cosa distinta de ellas.

En estadística, el error no se refiere a equivocaciones, sino a la precisión de
una medición.

• Muchas encuestas y sondeos informan un margen de error: el rango de incertidumbre de los investigadores con respecto a su estimación. Incluir esta información en los reportajes les da a los lectores una idea de la confiabilidad o certeza de un resultado.
  • Por ejemplo: en una encuesta previa a las elecciones, un candidato podría llevarle a otro una ventaja de entre un 52 % y un 47 %, ± 3 %.
• Al sumar y restar el margen de error de la estimación, se obtienen los límites superior e inferior del intervalo de confianza (IC) de esa estimación, una estadística clave que los estudios suelen informar.
• Cuando los intervalos de confianza de dos resultados se superponen, no hay diferencia estadística entre ellos, algo que conviene destacar.
  • Por ejemplo: con el margen de error anterior, el IC del primer candidato es del 49 % al 55 % y el del otro es del 44 % al 50 %. Es decir que se trata prácticamente de un empate.

“Riesgo” y “probabilidad” podrán parecer lo mismo, pero desde el punto de vista estadístico son diferentes.

• El riesgo indica la probabilidad de que un suceso ocurra. Es lo que entendemos al hablar de “porcentaje de probabilidad”, como cuando decimos “hay un 25 por ciento de probabilidad de sacar una pica en un mazo de cartas”. Refleja la probabilidad de que ocurra un suceso dividida entre todos los resultados posibles.
• El término probabilidad representa el mismo concepto de una manera matemáticamente diferente: refleja la probabilidad de que ocurra un suceso dividida entre la probabilidad de que no ocurra.
• En muchos artículos científicos se habla de probabilidad, no de riesgo.
  Sin embargo, dado que los lectores suelen tener una comprensión más intuitiva
  del riesgo, es útil traducir la probabilidad en riesgo.
  • Puede convertir la probabilidad en riesgo con una fórmula simple: probabilidad/(1+probabilidad) = riesgo
  • Por ejemplo: supongamos que 100 pacientes trasplantados toman un nuevo medicamento contra el rechazo y 25 presentan efectos secundarios graves, mientras que los otros 75 no. El riesgo de efectos secundarios graves es de 0.25 o 25 %. La probabilidad es 25:75 o 1:3 (0.33). Para convertir la probabilidad en riesgo, debe calcular: 0.33/(1+0.33) = 0.25.

Tenga mucho cuidado de no equiparar los puntos porcentuales con el cambio porcentual.

• Un porcentaje es un número representado como una fracción de 100
  (p. ej., 1/4 = 25/100 = 25 %).
• Los puntos porcentuales se refieren a la diferencia absoluta entre dos porcentajes. En otras palabras, son una resta.
  • Por ejemplo: si anteriormente el 5 % de la población conducía automóviles eléctricos y ahora lo hace el 10 %, eso representa un aumento de 5 puntos porcentuales (10−5 = 5).
• El cambio porcentual es la diferencia relativa entre dos porcentajes.
  Para calcularlo: cambio porcentual = (diferencia de puntos porcentuales/
  valor inicial) × 100.
  • Por lo tanto, en el ejemplo de los automóviles eléctricos, es un aumento del 100 % (5/5 × 100 = 100 %). Tanto el “aumento de 5 puntos porcentuales” como el “aumento del 100 %” son ciertos, así que preste atención a los casos en los que se utilice el lenguaje porcentual para exagerar o restar importancia a un resultado.

Para obtener más información, consulte: estadísticas para escritores científicos, términos estadísticos utilizados en la investigación, detección de estadísticas sospechosas y superación de la ansiedad matemática.