POSIBLES ERRORES AL INTERPRETAR DATOS ESTADÍSTICOS

ERRORES AL INTERPRETAR DATOS ESTADÍSTICOS Los errores al interpretar los datos estadísticos son un factor que puede afectar significativamente cualquier estudio estadístico, debido a que en base a esta percepción se llegan a tomar decisiones. Considero que estos errores por lo general son ocasionados por la falta de experticia, inexperiencia, carencia de sentido crítico, y desconocimiento profundo del tema en estudio por parte de las personas que interpretan los resultados. Un ejemplo importante donde se muestra claramente este comportamiento es cuando se generan implicaciones de tipo causal inmediatamente al observar una correlación estadística. Por otro lado también se pueden generar errores al interpretar resultados que no se muestran claramente, o que fueron generados en un estudio que presenta una deficiencia en el método estadístico seleccionado.

MINIMIZAR Y EVITAR LOS ERRORES AL INTERPRETAR DATOS ESTADÍSTICOS Considero que los errores mencionados se pueden minimizar cuando las personas que interpretan los datos estadísticos tienen conocimientos básicos sobre análisis e interpretación estadística o poseen de un sentido común crítico que les permita apreciar y percibir claramente los resultados. Es decir el conocimiento sobre estadística es fundamental para cualquier persona que quiere realizar estudios eficientes que involucren análisis de datos. Además, es importante que en la generación de los resultados el investigador verifique sus fuentes de datos, seleccione un método estadístico adecuado y no aplique datos de un contexto diferente. Por otro lado es importante que en el momento de interpretar tablas estadísticas se considere también las frecuencias marginales. Tomando en cuenta que en el estudio de modelos estadísticos y de relaciones entre variables, la estadística muestra relaciones estadísticas y no relaciones causales, es de gran importancia conservar la postura lógica en la interpretación de resultados para no caer en conclusiones absurdas.

CONCLUSIÓN Como profesionales tenemos que ser responsables y comprometidos en brindar la mayor transparencia en nuestros análisis estadísticos para garantizar que las personas que accedan a nuestros estudios tengan la seguridad para decidir si nuestros datos realmente les pueden ser de aplicación. Presentar estadística transparente es entregar información adecuada y clara, que refleje la seguridad y franqueza con la que fue desarrollada, lo que nos lleva a otra responsabilidad sumamente importante que es comunicar si nuestros análisis estadísticos presentaron limitaciones para no atentar contra la confianza de los usuarios, garantizar el conocimiento de los beneficios y posibles riesgos de utilizar nuestros resultados, y no afectar sus estudios posteriores o decisiones que sustenten en base a nuestra investigación.