Del fraude estadístico (glosa)

Fraude estadístico: No es que no haya fraudes estadísticos, que los hay y no deja de haber muchos, es más que eso: toda estadística es un engaño fraudulento. 

 

Es al primer ministro británico Benjamin Disraeli a quien suele atribuírsele, no sé si con razón o sin ella, la famosa frase:"There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics (Hay tres tipos de mentiras: mentiras, malditas mentiras y estadísticas)". En todo caso, el dicho parece tan antiguo como la propia palabra “estadística”, cuyo origen, relativamente moderno, remonta a 1749, fecha en que fue acuñada en la lengua alemana Statistik por el economista Gottfried (o Godofredo) Achenwall para designar el análisis que hace el Estado de los datos con vistas a incrementar su dominación y administración de bienes y personas. 

 

La etimología de la palabra "estadística" procede del latín tardío statisticum ("relativo al Estado") y de su derivado italiano statista ("hombre de Estado" o "político"). La raíz que subyace es la latina clásica status, un nombre de acción sacado de la raíz del participio de perfecto del verbo stare, de la raíz indoeuropea *sta-, que en principio significaba “estar de pie”, frente a sedere que era “estar sentado” (cf. sede, sedentario, silla, derivado de *sedla) y a iacere “estar tumbado, yacer”. 

 

 

La frase, que equipara las estadísticas a las mentiras mayúsculas, revela la enorme desconfianza que los datos numéricos despiertan con razón en la gente, dado que suelen utilizarse para reforzar argumentos débiles o inexistentes, cuando no para justificar la realidad que se impone sin más. 

 

Para ilustrar que toda estadística es un engaño manifiesto, suele contarse la parábola del pollo. Dos personas se sientan a comer y comparten un pollo asado, pero una de ellas se queda con la parte del león, como suele decirse, es decir, con la mejor y mayor parte. Ya lo dice el refrán: El que parte y reparte se lleva la mejor parte. Uno de los dos, por lo tanto, se come al fin y a la postre prácticamente todo el pollo. Si queremos calcular el promedio de pollo ingerido por nuestros dos comensales, obtenemos, aplicando la media aritmética ampliamente aceptada, que es medio pollo. Según esto cada uno de ellos ha comido estadísticamente media pechuga, un muslo, un ala y media carcasa, es decir, medio pollo. Pero la cruda realidad revela que esto es mentira: un comensal se ha comido todo el pollo y el otro se ha quedado “a verlas venir”. Las cifras, en este caso, están distorsionando la realidad. 

 

Lo mismo sucede con la Renta Per Cápita que nos dice, por ejemplo, que la española durante 2018 fue de 30.370,89 dólares norteamericanos, el resultado de dividir el PIB o Producto Interior Bruto entre el número de españoles vivos ese año, de donde se deduce el promedio de la renta individual de todos los españoles, es decir, lo que gana cada uno al año, haciendo imperdonable abstracción de las enormes diferencias que hay entre el mendigo callejero que no obtiene ningún ingreso regular y el multimillonario de postín. 

 

El Instituto Nacional de Estadística utiliza los datos numéricos de las encuestas que realiza para manipular y conformar la opinión pública, al margen de las triquiñuelas de las representaciones gráficas que falsean la presentación de los propios datos.  En política o economía se recurre habitualmente a realizar encuestas para cosechar datos con los que luego nos bombardean. Se considera que las encuestas reflejan una realidad, cuano lo que hacen es configurarla. No revelan lo que piensa la gente, sino lo que tiene que pensar. Por eso recurren tanto a ellas los gobernantes, para imponernos su pensamiento único.

 

Su base es lo que se denomina «muestra», es decir, un grupo reducido dentro de una «población». Se da por hecho que la información extraída de la muestra es representativa del total de la población, pero no es que haya un margen de error dependiendo del tamaño de la muestra (cuanto más pequeña sea la muestra, mayor es el margen de error), es que el error consiste en extrapolar los datos de una parte que se quiere representativa a la totalidad, haciéndola significativa. 

 

 

Y lo que en principio podía ser descriptivo puede convertirse en prescriptivo para los demás. Si nos dicen, por ejemplo, como hace un periódico muy leído: “Un 59% de los españoles apoya el confinamiento más estricto”, es porque han hecho una encuesta, pero no a todos los españoles, cosa imposible, sino a una ínfima parte de ellos, y esa muestra se hace pasar por representativa de la totalidad, y de ahí se deduce que la mayoría de los españoles es partidaria del encierro “más estricto”, con lo que, por otra parte, están conformando la opinión mayoritaria favorable a la política del gobierno. Cualquier lector de ese periódico sabe lo que la mayoría de los españoles piensan, y lo que deben pensar si quieren situarse entre la mayoría democrática biempensante. 

 

El análisis de las cifras y los datos pone de relieve que estos sirven para, mostrando idealmente la realidad y haciendo abstracción de ella, ocultarla de verdad.