Una imagen vale más que mil números
por Robin M. Hogarth, Emre Soyer
Desde la década de 1960, los investigadores han explorado los problemas que tienen los humanos para entender la probabilidad. Nuevos estudios realizados por nosotros y por otras personas muestran que la forma en que se presentan los datos tiene un gran impacto; en particular, las representaciones gráficas y las simulaciones por ordenador pueden ayudar.
En un experimento, hicimos a 257 economistas un análisis de regresión simple y preguntamos por las probabilidades de varios resultados. A algunas se les mostraron los datos en la forma habitual en las revistas de economía: la media, la desviación estándar, etc. Se equivocaron en la mayoría de las respuestas. A otros se les dio un diagrama de dispersión, sin análisis. Aunque algunos de ellos se quejaron de no tener suficiente información, a la mayoría les fue mucho mejor.
Probabilidad: una visión más clara
Su empresa está considerando invertir 100 millones de dólares en una nueva fábrica. Los analistas de números estiman que la planta generará una rentabilidad anual del 20% a lo
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En problemas complejos en los que hacer gráficos no es una opción, las simulaciones por ordenador permiten a las personas «experimentar» las probabilidades ejecutando numerosas versiones del proceso estadístico subyacente y viendo los resultados. (Lanzar una moneda varias veces es un ejemplo sencillo de simulación.) Presumimos que, aunque la teoría de la probabilidad es un invento bastante reciente, la gente ha estado codificando e interpretando la «información de frecuencia» observada secuencialmente durante eones, por lo que el cerebro humano tiene cierta experiencia con las probabilidades presentadas de esa forma. Nuestra investigación confirma la hipótesis. Hicimos acertijos estadísticos a 62 estudiantes de pregrado que habían tomado clases de estadística recientemente y a 20 adultos que tenían menos inclinaciones estadísticas. En ambos grupos, las personas tenían muchas más probabilidades de dar las respuestas correctas después de realizar simulaciones.
Creemos que estos resultados son muy prometedores para mejorar la comprensión estadística en los negocios, el gobierno y otros campos. Por ejemplo, las empresas que deciden comprar nuevos equipos y las personas que eligen carteras de jubilación se enfrentan a un riesgo e incertidumbre considerables. Los análisis estadísticos pueden estimar el riesgo y ayudar a la toma de decisiones, pero a la mayoría de nosotros nos cuesta encontrarle sentido a esos análisis. Los gráficos y las simulaciones permiten a las personas observar los posibles resultados y evaluar los riesgos de forma eficaz, lo que les permite tomar mejores decisiones.
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