Desde el origen de nuestra especie hasta la actualidad hemos tenido que aprender a contar. Ahora bien, interpretar esos números ha sido siempre harto complicado y la humanidad tuvo que inventar herramientas para poder hacerlo sin dejarse llevar por la opinión personal: si bien las matemáticas no mienten existen muchos matemáticos mentirosos.
La estadística
Ante este dilema, a saber, ¿cómo interpretar los números?, surgió lo que hemos llamado estadística. Conocer de dónde vino la palabra podría ayudarnos a entender su función: el término Statistik fue utilizado por Gottfried Achenwall en 1749, y venía a referirse al análisis de datos del Estado. Vemos que el origen de la estadística estuvo fuertemente ligado a los gobiernos pero, ¿por qué? Es fácil entenderlo: los líderes políticos descubrieron que recolectar datos acerca de la población podía ser útil. Por ejemplo en el año 3000 a. C. una civilización que también hemos tratado desde el punto de vista matemático, los babilonios, usaron tablillas de arcilla para almacenar información sobre la producción agrícola y ganadera, usándola después para hacer comparaciones con los años anteriores. Los egipcios también anotaban los datos de la renta de sus ciudadanos para saber cuántos impuestos tenían que pagar, del mismo modo que hicieron los griegos: más vale lápiz pequeño que memoria grande.
Los romanos fueron más lejos en todo esto y crearon organismos de control altamente complejos, mediante los cuales vigilaban los nacimientos y las defunciones, se elaboraban estudios sobre los ciudadanos y sus riquezas y se planificaban los años venideros en función de las realidades que arrojaban los números. Ahora bien, la estadística es una ciencia compleja y no solo consiste en almacenar datos: hay que analizarlos y explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno con otro. Gracias a esta habilidad la estadística se ha convertido en una de las herramientas fundamentales que permiten llevar a cabo la investigación científica en todas las ramas del saber.
Podríamos decir que la estadística se engloba en dos grandes grupos, la descriptiva y la inferencial. La primera de ellas está focalizada en lo que hacían los romanos, es decir, resumir datos. Un buen ejemplo sería describir mediante pirámides poblacionales cómo se distribuye la población de un país.
Gráfica 1: Los estudios demográficos como este son ejemplos de estadística descriptiva.
Ahora bien, quizá la más interesante desde el punto de vista científico sea la estadística inferencial, que se encarga de realizar modelos y predicciones teniendo en cuenta los datos recogidos con anterioridad. Es decir, imaginemos que quiero saber si el uso de pesticidas está afectando al número de tumores en una población de ranas en la Baja Sajonia —por poner un ejemplo—, ¿bastaría con recopilar los datos? No, habría que ver qué variables son las más relevantes, excluir explicaciones alternativas y finalmente decidir si hay suficiente evidencia matemática para decir que hay una relación entre los tumores y los pesticidas, sin olvidarnos de medir la probabilidad de que estemos equivocados.
Si quisiéramos hilar mucho más fino podríamos explicar que la estadística inferencial también se puede dividir en paramétrica y no paramétrica, y que también existe una rama llamada estadística matemática encargada de las bases teóricas de todo lo que hemos hablado, pero dejaremos aparcados esos temas para centrarnos en otros aspectos interesantes.
Las realidades ocultas
Hemos hablado de la estadística pero ahora me gustaría hablar de las realidades que nos enseña, y es que cuando nos ponemos a contar datos podemos llegar a ver cosas tremendamente curiosas. Empecemos con algunas tonterías: ¿sabías que el 85% de las mujeres utiliza un sujetador de la talla incorrecta?, ¿y que una persona se ríe unas trece veces al día? Por no hablar del 47% que bebe leche directamente del envase si nadie les mira, o del 7% de la población mundial que está borracha mientras lees estas líneas.
Estos datos curiosos son simples y no dicen gran cosa, por ejemplo se sabe que los hombres tienen seis veces más posibilidades de ser alcanzados por un rayo que una mujer, ¿significa que esto ocurre por ser hombre?, o preguntándolo de otro modo, ¿existe causalidad entre ser hombre y que te caiga un rayo? No, porque tenemos variables intermedias que nos hemos perdido por quedarnos con el dato curioso y no profundizar más. Las personas son alcanzas por rayos generalmente durante tormentas y en el exterior, y ¿quién suele pasar más tiempo trabajando en el exterior? Generalmente los hombres, aunque esa tendencia está cambiando gracias a la mejora del papel de la mujer en nuestra sociedad. Es por esto por lo que tenemos que tener especial cuidado cuando alguien afirma que existe una relación directa entre dos cuestiones: correlación no implica causalidad.
Ahora bien, dejando aparte estos casos la estadística sirve para arrojar luz sobre cuestiones complejas y de difícil interpretación, ya que aplicando las precauciones adecuadas nos permite ver realidades ocultas a simple vista. Por ejemplo, la utilización de un medicamento requiere que su empleo suponga más beneficios que riesgos. No obstante y en la práctica, el uso de la gran mayoría de medicamentos implica un cierto riesgo y por ello se requieren estudios sobre la eficacia del fármaco, los cuales son pura estadística sobre los efectos adversos y mejorías registradas en los pacientes. Esos datos se someten a modelos estadísticos y se verifica que existe evidencia suficiente para afirmar que el compuesto funciona.
Otro ejemplo de cuestiones médicas que se tratan desde este punto de vista son los datos de consumo de fármacos, pudiéndose hacer estudios estadísticos por zonas y permitiendo presupuestar el gasto farmacéutico con fines de inspección y control. De este modo se pueden asignar recursos con criterios objetivos y predecir el consumo futuro.
Hemos hablado de fármacos pero la estadística bien aplicada es imprescindible en cualquier campo científico-técnico. Y es que cuando nos abruman los datos lo único que podemos hacer para desvelar esas realidades ocultas es aplicar la estadística.
Decisiones
Hemos hablado de estadística y de realidades ocultas, pero ahora nos toca hablar de decisiones.
En la vida diaria de toda sociedad siempre se tienen que tomar decisiones, y es en estas situaciones donde la estadística, si bien no puede decir qué es lo correcto, sí que puede arrojar luz sobre cuestiones prácticas que de otro modo no podríamos ver. Por ejemplo saber el número de parados y su sector de actividad anterior nos puede ayudar a decidir si queremos una reforma laboral y de qué tipo. En otras cuestiones polémicas la estadística también tiene mucho que decir, ya que ante situaciones de difícil consenso moral la norma es que los políticos tienden a interpretar los datos a su favor. Por ejemplo, en el caso del aborto una alta tasa de intervenciones para poner fin al embarazo puede ser visto, con los mismos números en la mano, como un fracaso de las políticas de educación sexual o como un aumento de las libertades de la mujer. No obstante los datos son objetivos y se puede analizar cómo se produjo el embarazo, qué grado de apoyo familiar tenía cada usuario de este servicio, el estado laboral de la mujer en cuestión, y muchas variables que finalmente nos harán entender una realidad: los temas sociales son tremendamente complejos y requieren soluciones diversas que, en muchos casos, son contrarias entre sí.
Tabla 1. Resumen de estadísticas nacionales sobre abortos. Estadísticas obtenidas de este enlace.
Por ejemplo, esta gráfica tan completa que tenemos aquí (si no podéis verla haced click encima de la imagen y presionar abrir en otra pestaña) nos muestra que si bien es cierto que un 33% de los casos de aborto se produce en parejas que no utilizan métodos anticonceptivos, un 46,2% afirma utilizarlos de manera habitual. Es decir, no se puede simplificar diciendo que el aborto se produce únicamente como consecuencia de una mala educación sexual. De hecho las mismas estadísticas nos muestran que el 46,8% de las mujeres que abortan son trabajadoras autónomas, es decir, el grupo con peores capacidades de conciliación familiar. Esto podría indicar que detrás de los abortos muchas veces se esconden motivos laborales, ya que las mujeres tienen elevadas dificultades para ser madres y trabajar. La estadística una vez nos muestra una conclusión: no se puede tratar como a un todo una población heterogénea, y posiblemente con más educación sexual no se reducirían de forma crucial las tasas de aborto ya que es un fenómeno multifactorial y en ascenso.
Hablemos de otro tema polémico: la prostitución. Si bien la opinión personal de cada uno tiene muchos matices, lo que es cierto es que no se pueden negar los números. Actualmente florecen las páginas de escorts que ofrecen sus servicios, y si bien mucha gente lo desconoce la prostitución no es ilegal en nuestro país. Ahora bien, el debate en torno a la prostitución —mal entendido como una legalización (hemos dicho es legal)—, tiene una preocupación clara: ¿cuánto dinero recaudaría el estado si estuviera mejor reglado? El problema actual es que los gobiernos anteriores no han establecido un marco legal claro al respecto, teniendo actualmente España un sector legal pero desregularizado. Por otro lado esto hace que florezcan las mafias y la trata de blancas, y por ello muchos sectores sociales proponen la regularización para evitar las tragedias humanas y que además se paguen los impuestos pertinentes. Otros grupos afirman que el dinero que se recaudaría sería poco y que es mejor no legitimar la prostitución con una regularización, pero una vez más la estadística tiene el poder de mostrar datos objetivos y responder al menos a la cuestión económica: ¿cuántas personas ejercen la prostitución libre en España?, ¿cuánto dinero se recaudaría por esos servicios?
Aunque los datos son contradictorios y de dudosa procedencia —algunos han llegado a afirmar que en España existen 300.000 personas dedicadas a la prostitución—, las encuestas y estudios estadísticos dan una tasa de entre 0,5 y 2 prostitutas por mil habitantes en nuestro país. Es decir, estamos hablando de unas 45.000 personas. Ahora bien, ¿cuánto facturan las escorts que se dedican a ello? Según una encuesta realizada por la página dedicada a la prostitución www.erosguia.com , la facturación sería la siguiente:
Gráfica 2. Datos extraídos de esta encuesta
Aunque estos datos seguramente no son totalmente extrapolables al resto de España, hagámoslo como ejercicio mental. Si suponemos que estas cifras son correctas, ¿cuánto facturarían al mes estas personas? Seamos conservadores y en primer lugar eliminemos el grupo de menos de 4.000 al no poder delimitar exactamente la cantidad. Para el resto de grupos elegiremos la cantidad menor del intervalo. Si hacemos esos supuestos conservadores las 45.000 personas que se dedican a la prostitución en España facturarían al mes 182,25 millones de euros. Lo que supondría al año 2187 millones de euros, que aplicando un 21% de IVA supondrían 460 millones para el estado cada año.
Conclusión
Hemos hecho un breve recorrido por la estadística más básica y algunas de sus funciones, y lo que podemos decir es que esta rama del conocimiento es tremendamente útil en multitud de contextos. Con esta herramienta podemos hacer muchas cosas: desde avanzar en el conocimiento científico de manera analítica hasta entender mejor nuestra sociedad de manera descriptiva. Bien es cierto que la estadística no muestra qué camino es el correcto, sencillamente nos enseña una realidad compleja y objetiva. Ante los temas polémicos cada cual debe decidir qué considera mejor pero ver los datos es una opción inteligente antes de tomar cualquier decisión. Así que ya lo sabéis: desde las civilizaciones más antiguas hasta las ciencias más modernas han mostrado pasión por almacenar y analizar los datos, por algo será, ¿no?
Fernando Cervera Rodríguez es licenciado en Ciencias Biológicas por la Universidad de Valencia, donde también realizó un máster en Aproximaciones Moleculares en Ciencias de la Salud. Su labor investigadora ha estado centrada en aspectos ligados a la biología molecular y la salud humana. Ha escrito contenidos para varias plataformas y es redactor de la Revista Plaza y de Muy Interesante. Ha sido finalista del premio nacional Boehringer al periodismo sanitario y ganador del Premio Literario a la Divulgación Científica de la Ciutat de Benicarló en el año 2022. También ha publicado un libro con la Editorial Laetoli, que trata sobre escepticismo, estafas biomédicas y pseudociencias en general. El libro se titula “El arte de vender mierda”, y otro con la editorial Círculo Rojo y titulado “A favor de la experimentación animal”. Además, es miembro fundador de la Asociación para Proteger al Enfermo de Terapias Pseudocientíficas.