Este post comienza con una breve anécdota de un buen amigo que labora para el departamento que brinda las respetables estadísticas oficiales en el país, DANE. Mi amigo me comentaba que mientras trabajaba en su computador, el entonces director de la institución, hacía lobby en el conjunto de cubículos donde eran engendradas estimaciones, factores de ponderación y expansión, errores de muestreo, etc. El desocupado director, decidió saludar a todos y cada uno de los proletarios (porque ni siquiera tienen el calificativo de empleados, pues la entidad no se quiere comprometer con ellos mediante una contratación de planta, sino que prefiere mantenerse al margen de tal responsabilidad contratando por medio de la figura de prestación de servicios). Ellos, a su vez, decidieron rendirle tributo a aquel personaje — “Mire, ahí está Caballero, el director” –- exclamaban entre dientes mientras se preparaban para el gentil saludo. El dimitente funcionario se acercaba a cada uno y les extendía la mano mientras preguntaba -– “Hola, ¿tú eres muestrista o estadístico?”  – cuando mi amigo tuvo el honor de responder a tan inteligente y sublime pregunta, trataba de controlar sus traicioneros nervios y no atinó a contestar nada. 

Trato de visualizar la anterior situación y realmente… no le hallo sentido. No me suena esa palabra: muestrista. De hecho, ni siquiera se encuentra en el diccionario de la Real academia de la lengua española. En google se encuentran muy raras acepciones a la palabrilla entre ellas están: costurero, modelista, miembro de alguna secta, vendedor de enciclopedias y en un lugar alejado… persona que diseña planes de muestreo.

Yo no soy muestrista, ni Bayesiano, ni Fisheriano, ni frecuentista, ni clásico, ni no-paramétrico… soy todos y a la vez ninguno ¡soy estadístico!

En materia de filosofía estadística no me caso con ninguna corriente, es mejor tener una gama de técnicas con diversos supuestos porque éste es un mundo dinámico y se necesitan tópicos de pensamiento variados para afrontar un problema de investigación. La estadística es una ciencia aplicada, existe para resolver problemas prácticos y en la vida real éstos son de todo tipo, un estadístico debe estar en capacidad de enfrentar y resolverlos y si el estadístico se acostumbra a encararlos de acuerdo a una forma de pensamiento, seguramente cometerá los mismos errores sistemáticamente.

La verdad sea dicha, tal vez no tenemos una mente abierta en la academia ni en las aulas y no es de extrañarse que los grandes desarrollos en materia de métodos y teoría estadística no hayan sido hechos por estadísticos. Hay ejemplos claros de personajes enfocados, que se dejaron de rodeos y de críticas y con su buena disposición han hecho de la estadística lo que es ahora, una ciencia que está presente en casi todas las disciplinas del saber. EL ejemplo más reciente se trata de los economistas ganadores del premio Nóbel en el 2003, Engle y Granger, por haber desarrollado el modelo ARCH.

Entre otros ejemplos, tenemos a:

 

  • Bayes              Reverendo      Probabilidad causa
  • Tukey              Químico           Jacknife y estadística descriptiva
  • Pearson           Abogado        X2 y método de los momentos
  • Fisher              Genetista        Inferencia, Diseño experimental, ANOVA
  • Deming           Ingeniero eléctrico      Muestreo y control de calidad
  • Daniel Pena     Ingeniero industrial     Series de tiempo, métodos multivariados

Por lo demás, no importa cuál sea nuestra profesión o en qué rama de la estadística estemos enfocados, si nuestra motivación está en describir, inferir, predecir o pronosticar entonces somos estadísticos y por lo tanto somos investigadores zorros. Los zorros saben muchos trucos, están interesados en todo y se mueven fácilmente de un problema a otro. La ciencia necesita de los zorros para explorar los detalles complicados de nuestro universo maravilloso.

 

PD: Espero que los lectores hayan notado que la anterior entrada, No rotundo a la estadística Bayesiana, era precisamente una motivación para su uso. Es decir, fue una broma inteligente de Andrew Gelman. Por supuesto que la estadística Bayesiana es ROTUNDAMENTE IMPORTANTE en la actualidad. Para aquellos que quieran conocer de qué se trata… pues que compren el libro y lean el primer capítulo.

BAYESIAN DATA ANALYSIS. Gelman. et. al. 1995. C&H