Tecnología en estadística

Las primeras experiencias de consultoría del estadístico egresado son del siguiente estilo:

Ok, señor estadístico… necesitamos que seleccione una muestra simple de n hogares para tal ciudad.

O también,

Ok, señor estadístico… necesitamos que seleccione n unidades experimentales para dos tratamientos y un control

No debería hacerse llamar estadístico aquel que, sin pensar en los fundamentos filosóficos del diseño estadístico, se sienta en frente del computador y realiza la selección de las n unidades.

Nos estamos haciendo máquinas operativas bastante caras, en algunos casos. En el ejemplo anterior, ya es demasiado tarde (incluso antes de la recolección de la información) porque las más importantes decisiones del diseño estadístico ya están tomadas. A saber: método de diseño, tipo y número de unidades primarias y número y clase de casos. Los aspectos cruciales del diseño estadístico no deberían decidirse, sin la oportuna intervención del estadístico que contribuiría bastante en la validación y eficiencia del diseño.

La estadística sin diseño estadístico es una ciencia incompleta, que en el campo laboral se torna aburrida y estresante. Ya lo diría el señor Fisher en 1935 cuando argumentaba que

“El estadístico no se puede excusar a sí mismo de la responsabilidad de aclarar su mente en cuanto a los principios de la inferencia científica, de igual forma ningún otro hombre pensante puede evadir esta obligación.”

Existe un núcleo común de problemas en materia de diseño estadístico en los diversos campos de las ciencias sociales, económicas, políticas y de mercado. Sin embargo, también existe una diferencia substancial en la teoría, métodos de medición y aspectos no estadísticos de los anteriores campos. Por supuesto, el análisis estadístico para cada campo es diferente y debe manejarse así. Pero los aspectos estadísticos de diseño pueden ser percibidos dentro de un marco común. El estadístico debe tener la habilidad de manejar el aspecto de diseño estadístico paralelamente con el análisis estadístico.

La mayoría de cursos estadísticos, libros y revistas tratan primeramente (o únicamente) con el análisis, la estimación y cálculo, dejando los problemas de selección, colección o minería de los datos a un lado. A veces, nos hundimos en las fórmulas matemáticas y nos olvidamos que éstas carecen de sentido estadístico sin los datos, y que en primer lugar se debe recolectar la información.

El diseño estadístico trata con los aspectos y problemas que pertenecen a la estadística y a los estadísticos, porque la estadística y los estadísticos estamos (o deberíamos estar) mejor equipados para lidiar con estos problemas que son omitidos del análisis estadístico, el cual está íntimamente ligado con el núcleo matemático. Se debe profundizar aún más en los métodos y filosofía de la estadística, porque la mayoría de estos son de tipo no matemático, aunque esta sea la razón por la cual son tan rechazados en la literatura clásica.

Es necesario buscar más fuentes de métodos para rodear el área de diseño estadístico, la fuentes más importantes provienen de estudios observacionales, investigaciones controladas, ensayos clínicos, diseño cuasi-experimentales, difundidos en varios campos de aplicación como en la epidemiología, psicometría o investigación social y económica.

 

PD1: El autor de esta entrada rechaza rotundamente la idea que ha venido tomando fuerza en algunos departamentos de estadística de cancelar los cursos de diseño estadístico y señala al respecto que no todos los estadísticos egresados están interesados en tener un PhD. Como decía un excelente profesor, ahora pensionado, el propósito de la vida es ser feliz. Por tanto es muy, pero muy respetable que el proyecto de vida de la mayoría de los egresados esté dirigido hacia el campo laboral y no hacia el campo académico. Si lo anterior es cierto, ¿por qué cancelar los cursos que, de alguna manera, preparan al estadístico en las buenas prácticas de selección de muestras y/o unidades experimentales?

PD2: Ha ganado Obama.