Estadisticas falacias y datos de Aena

[ATC today] [Número 4. Junio 2010]

Editorial Estadísticas, falacias y datos de Aena Cuando inicié mis estudios universitarios, la asignatura que más llamó mi atención fue Estadística. Desde el primer momento el profesor captó mi interés quizá porque, según decía, “en ella se basan la gran mayoría de las mentiras que se venden como verdad a la población, y porque como se puede demostrar cualquier cosa que se quiera con estadísticas, es muy útil para manipular voluntades”. Aunque aquella descripción me cautivó, al mismo tiempo me dejó preocupado porque en malas manos podría ser una bomba. Como así he podido comprobar en demasiadas ocasiones desde entonces (incluso en propia carne). Por lo general, la gente tiene una idea equivocada o, al menos, imprecisa de lo que es y para qué sirve la Estadística. Y existe una creencia muy difundida -‐y con razón-‐ de que tanto los datos como su análisis estadístico pueden ser fácilmente manipulados de un modo poco científico y menos ético para demostrar que una conclusión o un punto de vista particular es correcto cuando, en realidad, es erróneo. De ahí, que se conozca a la Estadística como una ciencia “exacta” porque dice siempre exactamente lo que uno quiere que diga. Todos hemos escuchado alguna vez la frase –atribuída según parece a Mark Twain-‐ "Existen mentiras, grandes mentiras y estadísticas", para calificar el manoseo interesado que puede hacerse de la aplicación de esta ciencia. Menos conocida es otra similar atribuida al que fuera primer ministro inglés entre 1874 y 1880, Benjamín Disraeli, quien dijo: "Hay tres clases de mentiras: ordinarias, increíbles y estadísticas". Frase que le haría popular entre la sociedad inglesa de la época, junto a su particular manera de vestir y sus dotes para ligar. Otra forma más académica aunque menos impactante de decir lo mismo es la del matemático Trevor Hastie: “Hay que ser cautos con los resultados de las estadísticas, pues con ellas siempre hay formas de hacer trampas”. En los últimos meses, venimos siendo testigos de cómo el ministro de Fomento y el presidente de Aena utilizan los medios de comunicación para lanzar a la sociedad, apoyándose en datos “irrebatibles”, el mensaje de que los controladores aéreos españoles trabajamos poco al tiempo que esquilmamos las cuentas de Aena hasta prácticamente hacerla quebrar. También se han permitido el lujo de comparar nuestra productividad con la de los controladores europeos y hasta de asegurar, rizando el rizo, que a partir de la publicación del decretazo y gracias a su fabulosa gestión vamos a trabajar menos horas que el pasado año, a pesar de que muchos controladores van a ver aumentada su jornada anual en cerca de un 50 por ciento. Y todo gracias a la Estadística. Haciendo uso de datos muy llamativos basados en sesudos cálculos y tras un conveniente “análisis”, han conseguido que gran parte de la población española –y extranjera-‐ crea las barbaridades que les contaban. ¡Cuánto me he acordado en estos meses de lo que decía aquel profesor!


No voy aquí a cometer el error de enfrascarme en rebatir unos datos que, posiblemente, ni ellos sepan con seguridad de dónde han salido. Por el contrario, prefiero cometer el error de intentar abrir una ventana al lector de este ladrillo por la que va a poder ser testigo de lo fácil que es engañar con las estadísticas, con el fin de crearle cierta incertidumbre respecto de los datos aportados por Aena en su particular batalla contra la verdad. Ni que decir tiene, que con independencia de la veracidad de los datos siempre lleva las de ganar quien más amplio acceso tiene a los medios de comunicación para difundir su particular “verdad”. Pero esa es otra historia. En “Uso y abuso de las estadísticas”, el sociólogo estadounidense Joel Best muestra cómo se utilizan los análisis estadísticos para dar a conocer el apoyo popular que se tiene y difundir realidades sociales así como datos económicos que no siempre tienen que ver con la realidad. En sus páginas, el autor muestra las formas más usuales de acomodar la realidad a través de números, entre las que se cuenta la de sostener una afirmación sobre la base de una estadística, pero descartando otra, o acudir a un recurso en perjuicio de otro que puede ser más representativo. Para él, hay 6 categorías de números que determinan el nivel de manipulación de una estadística:

-‐Números que faltan: relevantes pero que no se tienen en cuenta. -‐Números engañosos: confunden en lugar de informar. -‐Números que asustan: exageran los temores del presente y del futuro. -‐Números acreditados: tienen una credibilidad que no se merecen. -‐Números mágicos: prometen soluciones simplistas a problemas complejos. -‐Números conflictivos: se tornan en el foco de batallas de datos y cifras.

Y pone el gráfico ejemplo del concepto de promedio valiéndose de los ingresos de los trabajadores de una ficticia empresa. En ella, 90 personas ganan 40.000 dólares al año, 9 ganan 80.000 y el director general se lleva 6 millones de dólares en igual periodo. “Aunque el sueldo promedio resultante es de 103.200 dólares por persona y año, la cifra no puede más ser acomodaticia ni estar más distorsionada, ya que el 90% de los trabajadores de esa empresa ni siquiera gana la mitad de ese monto. En ese caso -‐sostiene Best-‐, no es el promedio lo que mejor representa una visión global de esos ingresos, sino la mediana, es decir, cuánto gana el trabajador medio en la escala de sueldos”. Esto me suena de algo, pero no sé de qué. Con este ejemplo es fácil comprender, que el libro de Joel Best busca abrir los ojos a quienes recibimos las estadísticas, pero también dar un tirón de orejas a quienes las producen. Es muy importante por tanto a la hora de utilizar estadísticas, y más aún a la hora de interpretarlas, conocer cómo han sido construidas. Por ejemplo, si se quiere llevar a cabo un estudio sobre la productividad de los controladores aéreos habría que conocer variables como: * La población o el número total de elementos que conforman el estudio. Por ejemplo, ¿todos los controladores aéreos?, ¿todos los operativos?, ¿todos los que están en el área de gestión? * La muestra o subconjunto representativo de la población utilizado para hacer el estudio y a partir del cual las conclusiones se puedan generalizar a la población en su conjunto. ¿Están incluidos en el estudio los controladores de baja médica, los profesores de la escuela de control, los jefes de sala o los que tienen concedida reducción de jornada?


Y a la hora de las comparaciones ¿con qué controladores se hace? ¿con los que trabajaron más el pasado año, o con los que se limitaron a hacer las 1.200 horas anuales establecidas en el Convenio y negaron la ampliación de jornada y las horas extras? Por tanto, dependiendo de los datos de partida un pequeño sesgo o una mala muestra por no ser representativa puede tener consecuencias interpretativas diferentes, como que Aena diga que los controladores trabajaremos este año 80 horas menos que el año pasado, mientras los va a haber que van a trabajar cerca de 500 más, lo que, aún quedando clara la población del estudio y no tanto la consistencia de la muestra, resulta en sí misma una falacia. En relación con esto, en el artículo “Trampas lógicas usadas para justificar falsedades o engaños”, Enrique Chornogubsky nos ilustra en relación con los distintos tipos de falacias que esconden determinados informes y nos instruye sobre algunas interesantes cuestiones. Como por ejemplo, en lo que es una falacia lógica, esto es, una proposición presentada como verdadera en una afirmación, pero que sólo lo es aparentemente. De ahí, que las falacias lógicas sean utilizadas comúnmente para justificar argumentos o posturas que no serían justificables utilizando la razón. Suelen enmascarar engaños, falsedades o estafas. Así surge la generalización estadística, una afirmación que normalmente es cierta, pero no siempre. Muy a menudo, estas utilizan la expresión "la mayoría", como en "La mayoría de los controladores trabajaron 1750 horas en 2009". Otras veces, la palabra "generalmente" es usada como en "Los controladores generalmente tienen un sueldo anual de 300.000 euros". De modo, que “cuando un autor trata una generalización estadística como si siempre fuera real, incurre en falacia, que utiliza con el fin de distraer al lector de la aparente falsedad de su proposición”. Otro de los posibles tipos de falacia es la denominada falta de alternativa. Se incurre en la misma cuando frente a un dilema con múltiples soluciones se presenta como única alternativa aquella que nos es más favorable, aunque no sea la más adecuada. Ejemplos de este tipo de falacia son los siguientes:

“El aumento de la productividad de los controladores aéreos y la reducción de su sueldo hará que Aena gane en eficiencia, sea económicamente sostenible y puedan bajarse las tasas y los billetes de avión” (José Blanco, ministro de Fomento).

“Es necesario que Aena retome la organización del trabajo de los controladores, ya que es la única forma de que seamos más competitivos” (Juan Ignacio Lema, presidente de Aena).

Evidentemente, la falacia está en circunscribir a esas cuestiones la sostenibilidad y la competitividad de Aena y responsabilizar únicamente a los controladores aéreos por no haberlo conseguido antes. Esto es, las posibles alternativas de mejora son elegidas de entre las que interesa a quien las presenta, pero no son las únicas posibles. Según el autor, falacias como las expuestas “son propias de políticos que también utilizan los sofismas, donde un razonamiento equivocado a sabiendas induce a que los votantes crean que lo negro es blanco y viceversa”. “En la Grecia antigua –añade en otro momento de su libro-‐, los sofistas enseñaban el arte de la retórica para utilizar mejor el lenguaje y para evadir un alegato mediante el uso de un lenguaje ambiguo. También se enseñaba cómo hacer comentarios ambivalentes o críticas insignificantes”.


Creo, que a todos nos vienen a la mente ejemplos muy cercanos entre nuestros políticos, especialmente uno de ellos. “Sus ampulosos discursos –asegura-‐ son cortinas de humo que ocultan sus verdaderos pensamientos. Ellos se hacen la ilusión de que los ciudadanos no alcanzan a comprender sus argumentos, pero si enfatizan lo suficiente sus discursos los votantes darán por cierto todo lo que se les diga”. ¿Dónde he visto esto antes? También existen las “tramas estadísticas”, como la que se recoge en el artículo “El PP acusa a Rubalcaba de hacer trampas estadísticas para negar el aumento de la inseguridad ciudadana” publicado en La cerca el 28 de octubre de 2008, en el que se relata que el portavoz de Interior del Grupo Popular en el Congreso Ignacio Cosidó sostenía, que “Hay mentiras, mentiras muy gordas, estadísticas y las estadísticas de Rubalcaba que es la máxima categoría”, porque “es para nota la teoría de Rubalcaba de que a más delitos más seguridad”. Para pasar a continuación a acusar al ministro de “hacer trampa con la tasa de estadística porque distorsiona por completo el análisis de la realidad”. Sin comentarios. Para concluir, John Müller en su artículo “Flexibilidad con trampas”, publicado en el diario El Mundo el 28 de abril pasado escribía: “Otra vez esa vieja historia estadística del medio pollo. Ya saben, un pobre lee en el periódico que en su país se consume a diario medio pollo ‘per cápita’ y sólo es capaz de llegar a la conclusión de que alguien se ha comido su mitad. Ayer, el secretario de Estado de la Seguridad Social, Octavio Granado, anunció que se registraron 22.457 afiliados más que en febrero hasta sumar 17.594.808 cotizantes. El dato fue situado en el contexto de los indicadores favorables que el Gobierno pudo encontrar en las cifras del paro. Así, la vicepresidenta primera, María Teresa Fernández de la Vega, se atrevió a afirmar ayer que aunque no son buenas, son mejores que las de los últimos tres meses y que las de hace un año”. Hasta aquí nada que objetar. “Pero el desglose estadístico de la afiliación a la Seguridad Social durante cada día laborable del mes de marzo ofrece datos sorprendentes, que quizás merecerían una explicación más detenida de nuestras autoridades económicas. Por ejemplo, el cacareado número 17.594.808 es el promedio de cotizantes durante el mes de marzo, pero la realidad es que el 28 de febrero había 17.550.412 personas afiliadas al sistema y el 31 de marzo apenas quedaban 17.479.448. La diferencia es nada menos que de 70.964 trabajadores”. En dos palabras: im-‐presionante. Como se ha podido comprobar a lo largo de esta tortuosa exposición, hay que ser muy cuidadoso a la hora de aceptar sin ningún género de dudas los datos que se nos ofrecen porque pueden tener la intención de engañarnos, que es lo que llevan haciendo el ministro de Fomento y el presidente de Aena desde hace ya demasiado tiempo. Evidentemente, no voy a caer en mi propia trampa aportando los datos con los que trabajamos los controladores aéreos respecto de todas las falsedades y medias verdades que se han dicho sobre nosotros, porque lo último que quiero es que el lector que haya llegado hasta aquí dude de mi honestidad. Sólo me conformo, con que en adelante no se crea como verdades universales los datos que aporten Fomento o Aena respecto a nada que tenga que ver con nosotros. Al menos, hasta que nosotros hayamos tenido la oportunidad de “cocinar” nuestros propios datos. Es broma. En definitiva, que hay estadísticas, falacias y datos de Aena. ¿Quién da más? Jorge Ontiveros Editor [email protected]

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