COLUMNISTANo son pocos los que, desde diferentes espacios (periodísticos, universitarios, etc.), buscan apoyar sus argumentos en series estadísticas que, normalmente, impactan al lego en las cuestiones de que se tratan. A veces, los números impresionan a los menos informados (y formados) por la aparente seriedad que las matemáticas mueven en la mayoría de las personas, ya que los números dan la impresión de estricta exactitud y precisión, y todo aquel argumento -o aun mera declamación o exclamación- que es seguido o antecedido por alguna cifra despierta en quien la escucha o lee un atisbo de convicción.
"En general, en los medios de comunicación lo más frecuente es la exhibición de una carga inusitada de series estadísticas al efecto de defender una u otra política. Es extenuante y exasperante sin que se ponga de manifiesto prácticamente ningún razonamiento de fondo ni fundamento alguno, excepto en algunos círculos de izquierda con lo que provocan un corrimiento significativo en el eje del debate y as í logran que, en gran medida, se adopten las políticas a las que adhieren." [1]
La recopilación de datos -en una dirección o en otra- carece por si misma de sentido si no se expone cómo se ha construido la serie estadística, cuáles criterios sirvieron de orientación para su selección, y si no se indican los objetivos de la misma, ni se explican las variables ponderadas, las excluidas y las razones pertinentes para adoptar uno u otro criterio para dirigirse en esa alineación. Pero -por otra parte- es de importancia también tener en cuenta los diferentes períodos contenidos, los cuales deberían ser sometidos a la misma prueba de idoneidad. Pero aun cuando se cumplieran con todas las minuciosas exigencias de rigor para la edificación de la estadística, siempre -y en virtud de la falibilidad humana- hay que tener presente que no hay persona ni grupos de ellas que puedan abarcar todos los múltiples factores humanos, por lo cual la estadística –cualquiera que ella fuere, y aun en el caso de las consideradas las mejores- siempre tendrá una cuota de error, que será mayor o menor dependiendo, nuevamente, de hechos que de ninguna manera son captables ni medibles.
"Dejando de lado las fraudulentas o las que pretenden demostrar puntos en base a ratios mal concebidos (por ejemplo, la relación déficit-producto como si el crecimiento del producto justificara un desequilibrio presupuestario mayor) o comparaciones improcedentes (como el denominado deterioro de los términos de intercambio sin tomar en cuenta que en la serie se compara el valor del trigo con el de los tractores sin contemplar que estos últimos cambian de modelo por lo que permiten rendimientos de trigo mayores, además de que esas comparaciones no prueban nada ya que, por ejemplo, la relación de intercambio de los automotores con la cebada fue desfavorable para el primer rubro desde su invento y, sin embargo, los balances de las empresas automotrices revelaron notables mejoras). La sola mención de estadísticas no logra objetivo alguno como no sea una efímera impresión que en realidad no conduce a nada relevante."[2]
En suma, la estadística no prueba nada, ni nada en rigor puede demostrarse con ella, excepto en forma parcial y temporaria. En el siguiente periodo comprendido, la serie estadística -que pudo haber sido "verdadera" en el periodo anterior-, pudo haber perdido -en el siguiente- cualquier clase de "valor", o todo su "valor". Como bien declara Ludwig von Mises, la que se da en llamar economía estadística no es en realidad ninguna otra cosa que simple historia económica. Sus datos podrán revistar, quizás, algún interés como dato histórico, aun cuando se trate de ayer mismo siquiera, pero no mucho más que eso. Ni por lo menos podrá preconizarse como tendencia, ya que las denominadas tendencias dependen, a su vez, de un sinnúmero de elementos menores que no siempre variarán en el mismo sentido cuando reflexionamos sobre la conducta humana, ya que esta acción está influida por innúmeras motivaciones subjetivas que, asimismo, sólo pueden ser conocidas por el sujeto actuante, y -a veces- ni aun pueden ser anticipadas por este.
"Desde el locuaz y prepotente Nicolás Maduro en adelante, todos los gobernantes se empeñan en cubrir sus agujeros negros con una regadera de estadísticas. No son pocos los que entran por la variante respondiendo con otras estadísticas, pero, en última instancia, para demostrar las ventajas o desventajas de un sistema se hace necesario argumentar y desarrollar silogismos consistentes. Básicamente, eliminar la barrera mental de que es posible que el aparato estatal planifique lo que no se conoce de antemano, como la innovación que es la esencia del progreso y todos los millones de arreglos contractuales que sólo se ponen en evidencia en el momento de actuar (“preferencia revelada” decimos los economistas), por lo que los datos no están disponibles ex ante. "[3]
Indudablemente, hay estadísticas que fundadas debidamente son reveladoras en cuanto a efectos causales de diferentes teorías aplicadas. La estadística puede corroborar los efectos de tal o cual teoría. Lo que es imposible es pretender montar teorías en base a series estadísticas. Esto implica tanto como pretender poner el carruaje delante del caballo y pretender que aquel tire de este. La estadística no revela las relaciones causales sino que es el revés: son estas las que explican aquella. Esto implica que la estadística es valiosa siempre y cuando cumpla con todas las condiciones dadas antes, o con la mayor parte de ellas, y que sea sincera en cuanto a lo que involucra y omite. A mayor cantidad de variables incluidas, mayor será la exactitud de lo que se pretende medir, sin perder de vista la volatilidad de la acción humana, por lo que una serie estadística no tendrá el mismo valor en ciencias naturales que en las sociales, dado que su valor predictivo será mayor en las primeras que en las segundas. El peso relativo de cada variable también es otro componente a evaluar. No sólo cuenta la cantidad de variables que pretende comprender la estadística, sino que el peso relativo de cada una es tan o quizás más importante que la cantidad de aquellas.
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[1] Alberto Benegas Lynch (h) La batalla de las estadísticas – ESEADE- 15-August-2014, https://eseade.wordpress.com/
[2] Alberto Benegas Lynch (h) La batalla de....op. cit.
[3] Alberto Benegas Lynch (h) La batalla de....op. cit.
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