Estadística vs siquiatría: la aparente contradicción, la profunda síntesis

[Nota: esta entrada está indirectamente motivada por mi asistencia a la presentación (y posterior adquisición) del libro “Los peligros de la moralidad” de Pablo Malo hoy día 3 de diciembre de 2021.]

Desde Freud hasta Pablo Malo son muchos los siquiatras que han intervenido en el debate público aportando su visión sobre distintos temas.

Desde ¿quién? hasta ¡tantos! son innumerables los estadísticos que han intervenido (generalmente, de modo implícito) en el debate público aportando su visión sobre distintos temas.

Pero existe una contradicción —¿aparente?— entre ambos gremios. Los estadísticos prestan atención al promedio —recuérdese el _homme moyen _de Quételet— y son muy dados a los intervalos de confianza. Que, por definición, excluyen ese 10%, 5% o 1% de valores anómalos. Mientras que los siquiatras, por deformación profesional, siempre acaban prestando atención a los casos más patológicos y extremos. Es un consejo general: estar advertido de que prácticamente cualquier pieza que le debemos a un siquiatra va a acabar argumentando desde lo bizarro.

[Nota: por ejemplo, hoy, Pablo Malo, en la presentación del libro, ha respondido a la pregunta que le he planteado citando las declaraciones de un sicópata enchironado por crímenes, supongo, abominables para el estómago queteliano.]

Pareceríamos dos gremios condenados a no entendernos.

Pero esa es una aproximación superficial y poco fructífera.

Es un error muy habitual del seudoestadístico —y del neoestadístico, del estadístico dilentante, etc.— el descartar de oficio aquello que no encaja en sus modelos, ignorarlo con cualquier excusa peregrina —en el mejor de los casos— o, simplemente, porque sí —en el peor—. Si supiesen quién es Quételet, le pondrían un altarcito en casa con velas y ofrendas.

Pero no hay nada más revelador en estadística que el presunto outlier. Su existencia nos advierte de la fragilidad y la incompletitud de nuestros modelos. Aquello que se sale de la norma, aquello que no encaja en nuestra ecuación, es una advertencia de que tal vez estamos haciendo algo mal, de que estamos sobresimplificando la realidad, que estamos dejando fuera información relevante. Dicen —¿decían?— que construir modelos es un 80% de preparación de datos y un 20% de modelado. Pero en lo que yo hago, diría que hay un .8% de preparación de datos, un 0.2% de modelado y un 99% de tratar de entender qué me quieren decir esas observaciones que se empeñan en no seguir la norma para reformular mejor modelo.

¿Y fuera del estrecho ámbito de la estadística? Todos tenemos modelos —típicamente informales— de lo que esperamos —y queremos o deseamos— que las cosas sean. Tenemos la ilusión, como los seudoestadísticos, de que estos modelos son robustos y de que aquello que no encaja en ellos, simplemente, no existe. Los siquiatras —y de ahí el interés final en leerlos— ponen a prueba —estresan, en neoterminología— esa concepción del mundo.

De ahí el interés en escuchar lo que tengan a bien decirnos.

[Nota final: no he leído aún el libro de Pablo Malo. He dicho que acabo de comprarlo. Pero sí he seguido su blog en los últimos tiempos. Así que no creo tanto que vaya a sorprenderme como a organizar esas ideas que he ido encontrando en él. Si no es el caso, aviso en una futura entrada.]