Cuando vivía en Tailandia solía decir sobre la cultura corporativa de ese país que daba igual que las cosas se hiciesen bien o mal con tal de que se hiciesen tarde.
INE, CIS, ISCIII, etc., son un poco mejores: da igual que los datos se publiquen cuando ya no hacen falta con tal de que sean perfectos.
La pregunta es: ¿deberían publicarse datos imperfectos y con caveats pronto?
Nota: Eso ya se hace con indicadores importantes (véase esto).
Hubo un tiempo en el que había que hacer caso a Aristóteles. Era lo que se esperaba de toda persona culta de la época. Así que, supongo, o te fiabas de lo que ven tus propios ojos o dabas por bueno que las mujeres tenían menos dientes.
Hoy nos piden que hagamos caso de nuestras autoridades sanitarias. Incluso, supongo, cuando dicen que el periodo más bajo de mortalidad en España ocurre en primavera (fuente).
[Este es un aviso para todos aquellos que depositan una excesiva fe en lo que nos cuenta el INE.]
La causa de muerte no es la causa de muerte. Al menos, necesariamente. Lo que el INE llama causa de muerte es una imagen distorsionada de la causa de muerte por culpa de un embudo administrativo.
Comiendo con unos epidemiólogos en el ISCIII hace un tiempo, me decían, con cierta envidia, cómo en otros países como Dinamarca, se registraban hasta ocho causas de muerte: la última, la concomitante, la… Y bromeaban diciendo que, al final, todos nos morimos de parada cardiorrespiratoria.
La pregunta es relevante porque en demografía, epidemiología y otras disciplinas entre las que no se suele contar la economía, se suele agrupar la población en grupos de edad (y/u otras variables relevantes). Son habituales los grupos de edad quinquenales y la pregunta es: ¿son homogéneos dichos grupos de edad a lo largo del tiempo?
No es una pregunta baladí: ha dado lugar a noticias como Why So Many White American Men Are Dying que no, no se explican por la desesperación o por la epidemia de opioides sino por el envejecimiento relativo de los grupos de edad en cuestión. En EE.UU., claro, no en España.
Tan vasto es el fenómeno Airbnb que malo será no haya dejado traza en las estadísticas oficiales. Que como oficiales, son verdad.
No podemos hacer caso a las estadísticas de ocupación hotelera del INE porque son de lo de que dicen: hoteles (y asimilados). Airbnb tiene que dejarse notar en otra parte.
¿Cuál? Frontur, la estadística de movimientos turísticos en frontera del INE. (Sin enlace: los enlaces del INE van y vienen). Las cifras de Frontur proceden de encuestas a turistas que salen de España a los que se somete a un cuestionario y cuyos resultados se extrapolan al total de la población extranjera que circulan por las fronteras. Así que, a diferencia de la estadística de ocupación hotelera (donde el INE solo adquiere información de turistas que pernoctan en hoteles), en esta encuesta son los turistas, independientemente de donde hayan dormido, los que dicen dónde lo hicieron. Y los resultados son estos:
Si yo fuera rey, expropiaría el edificio sito en el número 212 de la Castellana de Madrid, derruiría lo existente y construiría uno imagen especular de
que es el que queda justo enfrente y que contiene eso que conocemos como Instituto Nacional de Estadística. Lo llamaría, por mantener la especularidad, ENI y lo poblaría de estadísticos con una misión:
Así tendríamos dos censos, dos EPAs, dos brechas salariales, dos de cada cosa. Y una mínima estimación de la varianza de las cosas y de su error (muestral y demás).
La nota de prensa que acompaña a los resultados definitivos de la EES de 2014 reza:
El salario bruto medio anual fue de 22.858,17 euros por trabajador en el año 2014, un 0,7% superior al del año anterior.
Para poder replicar esa cifra y poder comparar manzanas con manzanas hay que preprocesar los datos crudos de la EES así:
library(MicroDatosEs)
dat <- ees2010("md_EES_2014.txt")
# Días año
dat$DIASRELABA <- dat$DRELABAM * 30.42 +
dat$DRELABAD
dat$DIASRELABA[dat$DIASRELABA > 365]<- 365
dat$DIASANO <- dat$DIASRELABA -
dat$DSIESPA2 - dat$DSIESPA4
# Salario bruto anual
dat$SALANUAL = (365/dat$DIASANO) *
(dat$SALBRUTO + dat$VESP)Ahora sí que se puede definir, por ejemplo,
Que son la misma: esta.
Comienzo por lo malo: ¿realmente necesitamos 17+1 INEs publicando la vistas de la misma información a través de 17+1 APIs, 17+1 paquetes de R y (17+1)*N mantenedores y desarrolladores?
Lo bueno: tiene buena pinta y es encomiable tanto el esfuerzo de los autores como su vocación de servicio público.
Nota: Espero que no enfaden demasiado el 50% de los juicios que he emitido a quien me ha enviado el enlace para su evaluación y posible difusión. Sepa que lo tengo en grande estima y que me consta responsable de mucho de la parte buena y casi nada de la mala.
¿Por qué existe un debate público sobre la brecha salarial de género y no sobre la brecha salarial por cualquier otra presunta causa? La hay, p.e., por nivel de estudios. Pero, claro, uno siempre puede argumentar en términos meritocráticos. ¿Por sector económico? Ahí está menos claro y discutirlo nos llevaría muy lejos.
Pero, ¿por qué no ir más allá de las variables registradas por el INE y fijarnos, p.e., en la belleza (física)? Porque parece que brecha, hayla. Diráse que es una medida subjetiva y no refrendada por el registro civil. No como el sexo. Pero si mal no recuerdo, la última vez que alguien fletó un bus naranja para explicarnos que los niños tienen pene y las niñas, vulva, la cosa acabó como el rosario de la aurora.
Bastante he hablado de las proyecciones de población del INE (p.e., aquí o aquí). Insisto porque el gráfico que aparece en la segunda página de la nota de prensa de las últimas, a saber,
se parece muchísimo a un gráfico que garabateé en el Bar Chicago de Zúrich (el peor garito de la peor calle de una de las mejores ciudades del mundo), con demasiadas cervezas en el cuerpo y mientras nos reíamos hasta de las bombillas. Era algo así como
