Con este post quiero dar un ejemplo de cómo los datos pueden ser engañosos, y que pueden ser presentados de dos formas distintas para decir lo opuesto.

Ejemplo de la pobreza en México

Uno de los temas más importantes para la clase política mexicana es el discurso sobre la pobreza en el país. Un político que puede presumir de reducción de la pobreza en su mandato es considerado exitoso. Precisamente en este discurso político he encontrado algunas mañas utilizadas tanto por el gobierno como opositores para hablar del tema.

El asunto clave es que, dependiendo de cómo se presenta los datos, puede mostrarse con el mismo dataset aumento o disminución en la pobreza sin necesidad de mentir en ninguno de los casos… ¿Pero cómo puede ser esto posible?

¡Reducción de la pobreza!

El argumento a favor habla del porcentaje de pobreza en México: actualmente se encuentra en 45.5% y en 2010 era 46.1%. Es decir, ahora 45 de cada 100 mexicanos viven en pobreza;  antes eran 46. Parece una pequeña mejora, pero mejora al final de cuentas.

Aumenta la pobreza en México

Por otra parte, la estadística en contra habla de números absolutos. Es decir, la pobreza aumentó de 52.8 a 53.2 millones de mexicanos. Eso equivale a 500 mil mexicanos más en la pobreza, una situación lamentable.

Ambas premisas son verdad, pues se refieren al mismo hecho visto de maneras distinta. La razón para que ambas posturas sean verdaderas al mismo tiempo es que la población aumentó más que la pobreza entre 2010 y 2014.

¿Cómo se ve este tema en los medios? Les dejo el link donde pueden revisarlo:

www.elfinanciero.com.mx/archivo/aumento-en-500-000-personas-numero-de-pobres-en-mexico.html

¿Cómo pueden ser las dos cosas verdad?

Para aclarar las cosas pondré un ejemplo muy sencillo. Supongamos que estamos en un salón de clases de 20 personas, de las cuales la mitad reprobó matemáticas el primer año. Es decir, 10 personas, o 50% de los alumnos. El segundo año, el número de estudiantes aumenta a 30 personas. En esta ocasión, el número de reprobados es 13, o 43% de los alumnos.

En otras palabras, la proporción de alumnos reprobados disminuyó, pero el número total o absoluto de reprobados aumentó. Son dos caras de la misma moneda.

Si quisiéramos defender al profesor, nos enfocaríamos en que el número de reprobados cayó de 50% a 43%… Pero, si queremos atacar, hablaríamos de que el número de reprobados subió de 10 a 13. Una vez más, ambas afirmaciones son ciertas pero presentan una imagen completamente distinta.

Creo que este segundo post nos deja dos preguntas: cuando uses datos ¿qué enfoque escogerás? o mejor aún ¿cómo le harás para comunicar las dos caras de esta moneda?

La próxima semana nos vemos aquí para hablar de un mito genial: la correlación.