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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 poder producir investigaciones rigurosas y reproducibles y consumirlas. La capacidad numérica es un elemento de la alfabetización estadística y en algunos modelos de alfabetización estadística, o para algunas poblaciones (por ejemplo, estudiantes desde jardín de infantes hasta el grado 12/final de la escuela secundaria), es una habilidad previa. A veces se considera que tener conocimientos estadísticos incluye tener la capacidad de evaluar críticamente el material estadístico y apreciar la relevancia de los enfoques basados ​​en estadística 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 la gente se ve inundada con información estadística procedente de anuncios ("4 de cada 5 dentistas recomiendan"), informes de noticias ("las encuestas de opinión muestran que el titular lleva una ventaja de cuatro puntos") e incluso conversaciones generales ("la mitad de las veces no lo hago"). sé de lo que estás hablando"). Los expertos y defensores a menudo utilizan afirmaciones numéricas para reforzar sus argumentos, y el conocimiento estadístico es una habilidad necesaria para ayudar a decidir qué quieren decir los expertos y a qué defensores creer. Esto es importante porque se puede hacer que las estadísticas produzcan representaciones erróneas 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]

Las organizaciones de noticias suelen citar los resultados de las encuestas de opinión , pero la calidad de dichas encuestas varía considerablemente. Es necesario tener cierto conocimiento de la técnica estadística de muestreo para poder interpretar correctamente los resultados de las encuestas. Los tamaños de muestra pueden ser demasiado pequeños para sacar conclusiones significativas y las muestras pueden estar sesgadas . La redacción de una pregunta de encuesta puede introducir un sesgo y, por lo tanto, incluso puede usarse intencionalmente para producir un resultado sesgado. Las buenas encuestas utilizan técnicas imparciales y se dedica mucho tiempo y esfuerzo al diseño de las preguntas y la estrategia de 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 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 estadísticas oficiales, como Statistics Canada y la Oficina Australiana de Estadísticas, 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 iniciativas 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 todos los continentes. La Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa ha 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 de duración. [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 de introducción a la estadística como parte de un programa profesional.

La visualización de datos puede contribuir a la comprensión o a la mala comprensión de los datos o del argumento que se formula con ellos. [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, las personas suelen subestimar la probabilidad de verse involucradas 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 atacado por un tiburón debido a los medios de comunicación u otras influencias. [13]

Los juegos de azar son un entorno en el que la falta de conocimientos estadísticos puede resultar costosa. [ cita necesaria ] La teoría de la probabilidad simple ayuda al individuo a estimar o calcular las probabilidades involucradas en 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 haría si conociera al menos una estimación de la probabilidad. [ cita necesaria ] Aumentar la alfabetización estadística y el conocimiento de la probabilidad de las personas 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 tal vez no. [13]

La definición de alfabetización estadística y las opiniones al respecto han sido algo históricamente variables. Antes de 1940, algunas habilidades estadísticas pasaron a las ciencias. Luego se enseñó algo de estadística en la escuela primaria, "De modo que cierto grado de alfabetización estadística será universal en el futuro...". [14] Más recientemente, las expectativas han sido mayores. "La '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 de las universidades alrededor de 1940. La estadística continúa avanzando. La falta de conocimientos estadísticos ha sido condenada durante mucho tiempo bajo muchas etiquetas. [15] [16] [17] [18] Se ha citado a HG Wells diciendo que algún día la comprensión estadística será tan importante como saber leer o escribir [2] , pero es posible que se haya estado refiriendo más a la idea más antigua de aritmética política que las estadísticas modernas.

Ver también

Referencias

  1. ^ Dodge, Y. (2003) Diccionario Oxford de términos estadísticos , OUP. ISBN  0-19-920613-9
  2. ^ abc Wallman, Katherine K. (1993). "Mejorar la alfabetización estadística: enriquecer 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 Gestión 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 de la alfabetización estadística puede generar evidencia procesable sobre los resultados del aprendizaje estadístico y cuantitativo". 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), págs.53-96
  6. ^ El Proyecto Internacional de Alfabetización Estadística
  7. ^ getstats.org.uk
  8. ^ Tufte, Edward R. (1997). Explicaciones visuales: imágenes y cantidades, evidencia y narrativa. Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392123. OCLC  36234417.
  9. ^ Tufte, Edward R. (2001). La visualización visual de información cuantitativa (2ª ed.). Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392147. OCLC  46932988.
  10. ^ Tufte, Edward R. Visualización de información . Prensa gráfica. Cheshire, Connecticut. ISBN 9780961392116. OCLC  21270160.
  11. ^ Heiberger, RM, Holland, B. (2004) Análisis estadístico y visualización de datos . Saltador. ISBN 0-387-40270-5 
  12. ^ Tufte, Edward R. (2006). Hermosa evidencia . Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392178. OCLC  70203994.
  13. ^ ab Kahneman, Daniel (2013). Pensando, rápido y lento . Nueva York: Farrar, Straus y Giroux. ISBN 9780374533557. El libro trata sobre cómo la gente realmente piensa, decide y recuerda (basado en experimentación psicológica). "¿Por qué nos resulta tan difícil pensar estadísticamente? Pensamos fácilmente de forma asociativa, metafóricamente, causalmente, pero las estadísticas requieren pensar en muchas cosas a la vez, que es algo para lo que [la intuición] no está diseñada". p 13 "Ni siquiera los estadísticos 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 tenían una disposición favorable hacia una tecnología, la calificaban como que ofrecía grandes beneficios e imponía poco riesgo; cuando no les gustaba una tecnología, sólo podían pensar en sus desventajas y se les ocurrían pocas ventajas". p 139 "[M]i pensamiento intuitivo es tan propenso al exceso de confianza, a las predicciones extremas y a la falacia de planificación como lo era antes de realizar un estudio de estos temas. Sólo he mejorado mi capacidad para reconocer situaciones en las que es probable que se produzcan errores. .." pág. 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 insulso. Boston: pequeño, marrón. ISBN 978-0316372701.
  17. ^ Paulos, Juan (1988). Analfabetismo: analfabetismo matemático y sus consecuencias . Nueva York: Hill y Wang. ISBN 0-8090-7447-8.
  18. ^ Seife, Charles (2011). Prueba: cómo te dejan engañar los números . Nueva York: Pingüino. ISBN 9780143120070.

enlaces externos