thumb|right|400px|Un gráfico que utiliza un eje Y distinto para una de sus muchas líneas. Para entenderlo hace falta un alto grado de alfabetización estadística.
La alfabetización estadística es la capacidad de comprender y razonar con estadísticas y datos. Esta capacidad es necesaria para que los ciudadanos comprendan la información presentada en publicaciones como periódicos, televisión e internet. Sin embargo, los científicos también necesitan desarrollar su alfabetización estadística para poder realizar investigaciones rigurosas y reproducibles, así como para sacar el mayor provecho de otras que estudien.
El numerismo es un elemento de la alfabetización estadística y, en algunos modelos o para ciertas poblaciones (por ejemplo, estudiantes desde preescolar hasta el último año de secundaria), es una habilidad previa. A veces se considera que la alfabetización estadística incluye la capacidad de evaluar críticamente el material estadístico y apreciar la relevancia de los enfoques estadísticos para todos los aspectos de la vida en general.Dodge, Y. (2003) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP. o para la evaluación, el diseño o la elaboración de trabajos científicos
Fomento de la alfabetización estadística Cada día, las personas se ven inundadas de información estadística proveniente de anuncios publicitarios («4 de cada 5 dentistas lo recomiendan»), noticias («encuestas de opinión muestran que el candidato actual lidera por 4 puntos») e incluso conversaciones cotidianas («la mitad de las veces no entiendo de qué estás hablando»).
Los expertos y activistas suelen utilizar afirmaciones numéricas para reforzar sus argumentos, y la alfabetización estadística es una habilidad necesaria para entender a los comunicadores y decidir a quién creer. Esto es importante porque las estadísticas pueden utilizarse (ver Mal uso de las estadísticas) para interpretar incorrectamente datos correctos. El objetivo de quienes promueven la alfabetización estadística es mejorar la comprensión pública de los datos.
Las decisiones en materia de salud a menudo tienen carácter estadístico, pero pocos médicos y menos pacientes tienen la preparación adecuada para tomarlas de manera óptima.
Los resultados de las encuestas suelen ser citados por los medios de comunicación, pero la calidad de dichas encuestas varía considerablemente. Es necesario comprender la técnica estadística del muestreo para poder interpretar correctamente los resultados. El tamaño de las muestras puede ser demasiado pequeño para extraer conclusiones significativas, y las muestras pueden estar sesgadas. La redacción de una pregunta de la encuesta puede introducir un sesgo, e incluso utilizarse a propósito para producir un resultado sesgado. Las encuestas de calidad utilizan técnicas imparciales, y dedican mucho tiempo y esfuerzo al diseño de las preguntas y a la estrategia de la encuesta. Es necesario tener conocimientos de estadística para comprender qué hace fiable a una encuesta y para sopesar adecuadamente el valor de los resultados y las conclusiones.
Por estas y otras razones, se han creado numerosos programas en todo el mundo para promover o mejorar la alfabetización estadística. Por ejemplo, muchas agencias estadísticas oficiales, como Statistics Canada o la Oficina Australiana de Estadística, cuentan con programas para educar a los estudiantes en la naturaleza de la estadística.
El Instituto Internacional de Estadística es la única organización internacional cuyo objetivo es promover programas e iniciativas nacionales para aumentar la alfabetización estadística de todos los miembros de la sociedad. Numerosos recursos y actividades, así como un grupo de expertos internacionales, contribuyen a mantener una campaña muy exitosa en todos los continentes.
La Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa ha adoptado el concepto de alfabetización estadística como tema de su cuarta guía para dar sentido a los datos.
En el Reino Unido, la Real Sociedad Estadística, en cumplimiento de su obligación de promover la comprensión pública de la estadística, establecida en su carta real, lanzó en 2010 una campaña de alfabetización estadística de 10 años.
Modelos de alfabetización estadística Los experimentos científicos, los modelos de negocio y los informes utilizan estadísticas. Quienes trabajan en estos campos generalmente han estudiado el significado de parámetros estadísticos como las medias o la desviación típica. Muchas universidades exigen un curso introductorio de estadística como parte de sus programas.
Una correcta visualización de los datos mediante gráficos estadísticos puede contribuir a la comprensión de estos datos y de los argumentos que se presentan con ellos. En cambio, si la visualización no es correcta, propicia la incomprensión. Heiberger, R.M., Holland, B. (2004) Statistical Analysis and Data Display. Springer.
Los estudios han demostrado que las estimaciones de probabilidad de los seres humanos están fuertemente influidas por el contexto y la terminología que se emplea para plantear las situaciones.
El razonamiento estadístico puede ser difícil de desarrollar y perfeccionar, lo que ha llevado a que este tipo de razonamiento se considere poco intuitivo. Por ejemplo, las personas suelen subestimar la probabilidad de sufrir un accidente automovilístico porque su interacción diaria con los vehículos les da la impresión de que son más seguros de lo que realmente son. Del mismo modo, tienden a sobreestimar la probabilidad de ser atacados por un tiburón debido a la influencia de los medios de comunicación u otros factores.
El juego es un ámbito en el que la falta de conocimientos estadísticos puede resultar costosa. La teoría básica de la probabilidad ayuda a estimar o calcular las probabilidades de los juegos de azar. Sin embargo, la mayoría de las personas no logran aproximar, por ejemplo, la probabilidad de obtener una escalera de color en una partida de póker. Desconocer estas probabilidades lleva a apostar más o menos de lo que se apostaría conociendo al menos una estimación. Aumentar la alfabetización estadística y el conocimiento que las personas tienen de la probabilidad a través de aplicaciones en el aula, ejemplos de libros de texto y otros métodos, conduciría a ciudadanos más informados, capaces de tomar decisiones más fundamentadas. The book is about how people actually think, decide and remember (based on psychological experimentation). "Why is it so difficult for us to think statistically? We easily think associatively, we think metaphorically, we think causally, but statistics requires thinking about many things at once, which is something that [intuition] is not designed to do." p 13 "Even statisticians were not good intuitive statisticians." p 5 "The lesson is clear: estimates of causes of death are warped by media coverage. The coverage is biased toward novelty and poignancy." p 138 "When people were favorably disposed toward a technology, they rated it as offering large benefits and imposing little risk; when they disliked a technology, they could think only of its disadvantages, and few advantages came to mind." p 139 "[M]y intuitive thinking is just as prone to overconfidence, extreme predictions, and the planning fallacy as it was before I made a study of these issues. I have improved only my ability to recognize situations in which errors are likely..." p 417
La definición de alfabetización estadística y las opiniones al respecto han variado históricamente. Antes de 1940, algunas habilidades estadísticas se incorporaron a las ciencias. Se enseñaba estadística en la escuela primaria, «Así que un cierto grado de alfabetización estadística será universal en el futuro...». Más recientemente, las expectativas han sido más altas. «Alfabetización estadística' es la capacidad de comprender y evaluar críticamente los resultados estadísticos que impregnan nuestras vidas...». Wallman was president of the American Statistical Association and Chief of Statistical Policy, United States Office of Management and Budget.
Estos resultados estadísticos a menudo se originan en métodos inferenciales que llegaron a los libros de texto de estadística universitaria alrededor de 1940. La estadística continúa avanzando. La falta de alfabetización estadística ha sido criticada durante mucho tiempo por diversas personas y con distintos argumentos. First published in 1954. Se ha citado a H.G. Wells diciendo que la comprensión estadística algún día será tan importante como saber leer o escribir, pero puede que se refiriera más a la antigua idea de aritmética política que a la estadística moderna.
Véase también Alfabetismo sanitario Cómo mentir con estadísticas Mal uso de las estadísticas Mentiras, malditas mentiras y estadísticas
Referencias
Enlaces externos El Test de Alfabetización Numérica de Berlín: una prueba psicométrica validada en línea de 3 minutos para evaluar la alfabetización estadística. Directrices para la evaluación y la instrucción en la enseñanza de la estadística (GAISE por sus siglas en inglés) Proyecto Internacional de Alfabetización Estadística Statlit.org: una colección de artículos y libros sobre la enseñanza de la alfabetización estadística. Comprender la ciencia y las estadísticas: una introducción para el público en general a los informes de análisis estadísticos
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