Alfabetización estadística

La alfabetización estadística es la capacidad de comprender y razonar con estadísticas y datos. Las habilidades para comprender y razonar con datos, o argumentos que utilizan datos, son necesarias para que los ciudadanos comprendan el material presentado en publicaciones como periódicos , televisión e Internet . Sin embargo, los científicos también necesitan desarrollar conocimientos estadísticos para que puedan producir una investigación rigurosa y reproducible y consumirla. La aritmética es un elemento de estar alfabetizado estadísticamentey en algunos modelos de alfabetización estadística, o para algunas poblaciones (por ejemplo, estudiantes desde jardín de infantes hasta el 12º grado / final de la escuela secundaria), es una habilidad prerrequisito. Estar alfabetizado estadísticamente a veces se considera que incluye la capacidad de evaluar críticamente el material estadístico y apreciar la relevancia de los enfoques basados ​​en estadísticas para todos los aspectos de la vida en general ^{[1] [2] [3]} o para la evaluación, el diseño y / o producción de trabajos científicos. ^[4]

Promoción de la alfabetización estadística

Cada día, las personas reciben información estadística de anuncios ("4 de cada 5 dentistas recomiendan"), informes de noticias ("la encuesta de opinión muestra que el titular lidera por cuatro puntos") e incluso conversaciones generales ("la mitad de las veces no sabe de lo que está hablando "). Los expertos y defensores a menudo usan afirmaciones numéricas para reforzar sus argumentos, y la alfabetización estadística es una habilidad necesaria para ayudar a uno a decidir qué quieren decir los expertos y en qué defensores creer. Esto es importante porque se pueden hacer estadísticas para producir tergiversaciones de datos que pueden parecer válidos. El objetivo de los defensores de la alfabetización estadística es mejorar la comprensión pública de los números y las cifras.

Las decisiones de salud a menudo se manifiestan como problemas de decisión estadística, pero pocos médicos o pacientes están bien equipados para interactuar con estos datos. ^[5]

Los resultados de las encuestas de opinión a menudo son citados por las organizaciones de noticias, pero la calidad de dichas encuestas varía considerablemente. Es necesaria cierta comprensión de la técnica estadística del muestreo para poder interpretar correctamente los resultados de las encuestas. Los tamaños de las muestras pueden ser demasiado pequeños para sacar conclusiones significativas y las muestras pueden estar sesgadas . La redacción de una pregunta de una encuesta puede introducir un sesgo y, por lo tanto, incluso puede usarse intencionalmente para producir un resultado sesgado. Las buenas encuestas utilizan técnicas no sesgadas, y se invierte mucho tiempo y esfuerzo en el diseño de las preguntas y la estrategia de la encuesta. La alfabetización estadística es necesaria para comprender qué hace que una encuesta sea confiable y para sopesar adecuadamente el valor de los resultados y las conclusiones de la encuesta.

Por estas y otras razones, se han creado muchos programas en todo el mundo para promover o mejorar la alfabetización estadística. Por ejemplo, muchas agencias oficiales de estadística como Statistics Canada y la Oficina de Estadísticas de Australia tienen programas para educar a los estudiantes en las escuelas sobre la naturaleza de las estadísticas. Un proyecto ^[6] del Instituto Internacional de Estadística es la única organización internacional cuyo objetivo es promover programas e impulsos nacionales para aumentar la alfabetización estadística de todos los miembros de la sociedad. Numerosos recursos y actividades, así como un cuerpo de expertos internacionales, ayudan a mantener una campaña muy exitosa en los continentes. La Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europaha tomado la noción de alfabetización estadística como tema de su cuarta guía para hacer que los datos sean significativos. Reconociendo la obligación de su carta real de promover la comprensión pública de las estadísticas, en 2010 la Royal Statistical Society lanzó una campaña de alfabetización estadística de diez años. ^[7]

Modelos de alfabetización estadística

Experimentos en las ciencias, modelos de negocio e informes, utilizan estadísticas. Las personas involucradas en estos campos generalmente han estudiado el significado de cantidades estadísticas, como promedios y desviación estándar . Muchos colegios y universidades requieren un curso introductorio en estadística como parte de un programa profesional.

La visualización de datos puede contribuir a la comprensión o la incomprensión de los datos o del argumento que se hace con los datos. ^{[8] [9] [10] [11] [12]}

Los estudios han demostrado que las estimaciones de probabilidades de los seres humanos están fuertemente influenciadas por el contexto y la redacción. El razonamiento estadístico puede ser difícil de desarrollar y refinar, lo que ha llevado a etiquetar este tipo de razonamiento como no intuitivo. Por ejemplo, la gente suele subestimar la probabilidad de verse involucrada en un accidente automovilístico porque su interacción diaria con los vehículos da la impresión de que están más seguros de lo que realmente son. Asimismo, tienden a sobreestimar la probabilidad de ser atacados por un tiburón debido a los medios de comunicación u otras influencias. ^[13]

El juego es un entorno en el que la falta de conocimientos estadísticos puede resultar costosa. ^{[ cita requerida ]} La teoría de la probabilidad simple ayuda al individuo a estimar o calcular las probabilidades involucradas con los juegos de azar. Sin embargo, la mayoría de las personas no logran aproximarse, por ejemplo, a la probabilidad de recibir un full en una partida de póquer. No comprender estas probabilidades hace que el individuo apueste más o menos de lo que lo haría sabiendo al menos una estimación de la probabilidad. ^{[ cita requerida ]}Aumentar la alfabetización estadística de las personas y el conocimiento 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 informadas, o quizás no. ^[13]

La definición de alfabetización estadística y las opiniones al respecto han sido históricamente variables. Antes de 1940, algunas habilidades estadísticas pasaron a las ciencias. Luego se enseñaron algunas estadísticas en la escuela primaria, "Por lo tanto, en el futuro, un grado de alfabetización estadística será universal ...". ^[14] Más recientemente, las expectativas han sido mayores. "'Alfabetización estadística' es la capacidad de comprender y evaluar críticamente los resultados estadísticos que impregnan nuestras vidas ...". ^[2] Esos resultados estadísticos a menudo se originan a partir de métodos inferenciales que llegaron a los libros de texto de estadística universitaria alrededor de 1940. La estadística sigue avanzando. La falta de conocimientos estadísticos ha sido condenada durante mucho tiempo con muchas etiquetas. ^{[15] [16] [17] [18]} Se ha citado a HG Wells diciendo que la comprensión estadística algún día será tan importante como saber leer o escribir ^[2], pero es posible que se haya referido más a la idea más antigua de la aritmética política que a la estadística moderna.

Ver también

• Uso indebido de estadísticas
• Mentiras, malditas mentiras, y estadísticas
• Cómo mentir con las estadísticas

Referencias

1. Dodge, Y. (2003) El diccionario de términos estadísticos de Oxford , OUP. ISBN  0-19-920613-9
2. Wallman, Katherine K. (1993). "Mejora de la alfabetización estadística: enriquecimiento de nuestra sociedad". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 88 (421): 1–8. doi : 10.1080 / 01621459.1993.10594283 . Wallman fue presidente de la Asociación Estadounidense de Estadística y Jefe de Política Estadística de la Oficina de Administración y Presupuesto de los Estados Unidos.
3. Gal, I. (2002). Alfabetización estadística de adultos: significado, componentes, responsabilidades (con discusión). Revista Estadística Internacional , 70 (1), 1-51.
4. Tractenberg, Rochelle E. (24 de diciembre de 2016). "Cómo la rúbrica de dominio para la alfabetización estadística puede generar evidencia procesable sobre resultados de aprendizaje estadísticos y cuantitativos" . Ciencias de la Educación . 7 (1): 3. doi : 10.3390 / educsci7010003 .
5. Gerd Gigerenzer y col. (2008) "Ayudar a médicos y pacientes a entender las estadísticas de salud" Psychological Science in the Public Interest 8 (2), pp.53-96
6. El Proyecto Internacional de Alfabetización Estadística
7. getstats.org.uk
8. 1942-, Tufte, Edward R. (1997). Explicaciones visuales: imágenes y cantidades, evidencia y narrativa . Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392123. OCLC  36234417 .
9. 1942-, Tufte, Edward R. (2001). La presentación visual de información cuantitativa (2ª ed.). Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392147. OCLC  46932988 .
10. 1942-, Tufte, Edward R. Visualización de información . Prensa de gráficos. Cheshire, Connecticut. ISBN 9780961392116. OCLC  21270160 .
11. Heiberger, RM, Holanda, B. (2004) Análisis estadístico y visualización de datos . Saltador. ISBN 0-387-40270-5 
12. 1942-, Tufte, Edward R. (2006). Hermosa evidencia . Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392178. OCLC  70203994 .
13. Kahneman, Daniel (2013). Pensando, rápido y lento . Nueva York: Farrar, Straus y Giroux. ISBN 9780374533557. El libro trata sobre cómo las personas piensan, deciden y recuerdan realmente (basado en la experimentación psicológica). "¿Por qué es tan difícil para nosotros pensar estadísticamente? Pensamos fácilmente asociativamente, pensamos metafóricamente, pensamos causalmente, pero la estadística requiere pensar en muchas cosas a la vez, que es algo para lo que [la intuición] no está diseñada". p 13 "Incluso los estadísticos no eran buenos estadísticos intuitivos". p 5 "La lección es clara: las estimaciones de las causas de muerte están distorsionadas por la cobertura de los medios. La cobertura está sesgada hacia la novedad y la intensidad". p 138 "Cuando las personas se inclinaban favorablemente hacia una tecnología, la consideraban que ofrecía grandes beneficios e imponía poco riesgo; cuando no les gustaba una tecnología, solo podían pensar en sus desventajas y se le ocurrían pocas ventajas".p 139 "[Mi pensamiento intuitivo es tan propenso al exceso de confianza, las predicciones extremas y la falacia de planificación como lo era antes de que hiciera un estudio de estos problemas. Solo he mejorado mi capacidad para reconocer situaciones en las que es probable que haya errores. .. "p 417
14. Ogburn, William Fielding (1940). "Tendencias estadísticas". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 35 (209b): 252–260. doi : 10.1080 / 01621459.1940.10500563 .
15. Huff, Darrell (1993). Cómo mentir con las estadísticas . Nueva York: Norton. ISBN 978-0393310726. Publicado por primera vez en 1954.
16. Hopkins, Harry (1973). El juego de los números: el totalitarismo anodino . Boston: pequeño, marrón. ISBN 978-0316372701.
17. Paulos, John (1988). Innumeracy: analfabetismo matemático y sus consecuencias . Nueva York: Hill y Wang. ISBN 0-8090-7447-8.
18. Seife, Charles (2011). Prueba: cómo te engañan los números . Nueva York: Penguin. ISBN 9780143120070.

enlaces externos

• La prueba de aritmética de Berlín : una prueba psicométrica validada en línea de 3 minutos de competencia estadística
• Directrices para la evaluación y la instrucción en educación estadística ( GAISE )
• Proyecto internacional de alfabetización estadística
• Statlit.org: una colección de artículos y libros sobre la enseñanza de la alfabetización estadística
• Sentido de la ciencia y la estadística directa: Cómo entender la estadística : introducción del profano a los informes de análisis estadísticos