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Articulo de referencia

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 da...

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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 alfabetización estadística para poder producir investigaciones rigurosas y reproducibles y consumirlas. La aritmética es un elemento de la alfabetización estadística y en algunos modelos de alfabetización estadística, o para algunas poblaciones (por ejemplo, estudiantes desde el jardín de infantes hasta el 12.º grado/final de la escuela secundaria), es una habilidad previa. A veces se considera que la alfabetización estadística incluye tener las habilidades para evaluar críticamente el material estadístico y apreciar la relevancia de los enfoques basados ​​en la estadística para todos los aspectos de la vida en general [1] [2] [3] o para la evaluación, el diseño y/o la producción de trabajo científico. [4]

Fomentar la alfabetización estadística

Cada día, la gente se ve inundada de información estadística procedente de anuncios publicitarios ("4 de cada 5 dentistas recomiendan"), noticias ("las encuestas de opinión muestran que el titular lleva una ventaja de cuatro puntos") e incluso conversaciones generales ("la mitad del tiempo no sé de qué estás hablando"). Los expertos y los defensores suelen utilizar afirmaciones numéricas para reforzar sus argumentos, y la alfabetización estadística es una habilidad necesaria para ayudar a decidir qué quieren decir los expertos y a qué defensores creer. Esto es importante porque las estadísticas pueden utilizarse para producir tergiversaciones 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 sanitarias a menudo se manifiestan como problemas de decisión estadística, pero pocos médicos o pacientes están bien equipados para trabajar con estos datos. [5]

Los resultados de las encuestas de opinión suelen ser citados por las organizaciones de noticias, pero la calidad de dichas encuestas varía considerablemente. Es necesario tener cierta comprensión de la técnica estadística del muestreo para poder interpretar correctamente los resultados de las encuestas. Los tamaños de las muestras pueden ser demasiado pequeños para extraer conclusiones significativas y las muestras pueden estar sesgadas . La redacción de una pregunta de una 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 sondeo. La alfabetización estadística es necesaria para comprender qué hace que una encuesta sea confiable y para sopesar adecuadamente el valor de los resultados y las conclusiones de la encuesta.

Por estas razones, y otras, 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 Estadística, 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 nacionales e iniciativas para aumentar la alfabetización estadística de todos los miembros de la sociedad. Numerosos recursos y actividades, así como un grupo 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 para 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. [7]

Modelos de alfabetización estadística

Los experimentos en ciencias, los modelos de negocios y los informes utilizan estadísticas. Las personas involucradas en estos campos generalmente han estudiado el significado de las cantidades estadísticas, como los promedios y la desviación estándar . Muchas universidades exigen un curso introductorio de estadística como parte de un programa profesional.

La visualización de datos puede contribuir a la comprensión o la incomprensión 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 muy influidas 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 les da la impresión de que están más seguros de lo que realmente están. Del mismo modo, tienden a sobreestimar la probabilidad de ser atacados por un tiburón debido a los medios de comunicación u otras influencias. [13]

El juego es un ámbito en el que la falta de conocimientos estadísticos puede resultar costosa. [ cita requerida ] 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 que le repartan un full en una partida de póquer. No comprender estas probabilidades hace que el individuo apueste más o menos de lo que apostaría si supiera al menos una estimación de la probabilidad. [ cita requerida ] Aumentar la alfabetización estadística de los individuos y el conocimiento de la probabilidad mediante 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 variado un poco a lo largo de la historia. Antes de 1940, algunas habilidades estadísticas se trasladaban a las ciencias. En ese momento, se enseñaba algo de estadística en la escuela primaria, "por lo que un cierto grado de alfabetización estadística será universal en el futuro...". [14] Más recientemente, las expectativas han sido más altas. "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 en métodos inferenciales que llegaron a los libros de texto de estadística de la universidad alrededor de 1940. La estadística continúa avanzando. La falta de alfabetización estadística 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 referido más a la idea más antigua de la aritmética política que a las estadísticas modernas.

Véase 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 Administración 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 de aprendizaje estadístico y cuantitativo". Ciencias de la educación . 7 (1): 3. doi : 10.3390/educsci7010003 .
  5. ^ Gerd Gigerenzer et al. (2008) "Cómo ayudar a médicos y pacientes a entender las estadísticas sanitarias" Psychological Science in the Public Interest 8 (2), pp.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 presentación visual de la información cuantitativa (2.ª ed.). Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 9780961392147.OCLC 46932988  .
  10. ^ Tufte, Edward R. Visualización de la información . Graphics Press. Cheshire, Connecticut. ISBN 9780961392116.OCLC 21270160  .
  11. ^ Heiberger, RM, Holland, B. (2004) Análisis estadístico y visualización de datos . Springer. 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). Pensar rápido, pensar despacio . Nueva York: Farrar, Straus and Giroux. ISBN 9780374533557. El libro trata de cómo la gente piensa, decide y recuerda (basándose en la experimentación psicológica). "¿Por qué nos resulta tan difícil pensar estadísticamente? Pensamos asociativamente, metafóricamente y causalmente con facilidad, pero la estadística exige pensar en muchas cosas a la vez, algo para lo que la intuición no está diseñada". pág. 13 "Ni siquiera los estadísticos eran buenos estadísticos intuitivos". pág. 5 "La lección es clara: las estimaciones de las causas de muerte están distorsionadas por la cobertura mediática. La cobertura está sesgada hacia la novedad y la intensidad". pág. 138 "Cuando la gente tenía una disposición favorable hacia una tecnología, la calificaba como si ofreciera grandes beneficios e impusiera poco riesgo; cuando no les gustaba una tecnología, sólo podían pensar en sus desventajas y se les ocurrían pocas ventajas". p 139 "Mi pensamiento intuitivo es tan propenso al exceso de confianza, a las predicciones extremas y a la falacia de la 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 cometan errores..." p 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 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: Little, Brown. ISBN 978-0316372701.
  17. ^ Paulos, John (1988). Incapacidad numérica: analfabetismo matemático y sus consecuencias . Nueva York: Hill and Wang. ISBN 0-8090-7447-8.
  18. ^ Seife, Charles (2011). Proofiness: cómo te engañan los números . Nueva York: Penguin. ISBN 9780143120070.
  • El Test de Aritmética de Berlín: una prueba psicométrica validada en línea de 3 minutos de alfabetización estadística
  • Directrices para la evaluación y la enseñanza de la enseñanza de la estadística (GAISE)
  • Proyecto Internacional de Alfabetización Estadística
  • Statlit.org: una colección de artículos y libros sobre la enseñanza de la alfabetización estadística
  • El sentido de la ciencia y la estadística pura: Cómo entender la estadística: Introducción para el público general a los informes de análisis estadísticos
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