Un profesor de estadística en la facultad contaba que en 1936, un sondeo realizado para tratar de anticipar quien iba a ganar las elecciones presidenciales en Estados Unidos, mostró que Alf Landon, iba a ganar arrollando las elecciones encabezando el partido republicano. La verdad es que para poner el nombre en este post he tenido que irme a Google y buscar los contrincantes de Franklin D. Rooselvelt, que realmente es el que ha pasado a la historia.
Esta encuesta no estaba manipulada, (¡no tenía sentido ya que al poco tiempo se conocería la realidad!). Simplemente al final se convirtió en el ejemplo perfecto de cómo una incorrecta elección del método de realización de una encuesta, afecta a la selección de la muestra y da resultados completamente equivocados.
La encuesta en cuestión, fue realizada por teléfono, obviando el hecho de que en 1936, la realidad social es que aunque existían teléfonos en muchas viviendas, no era del todo habitual. Por supuesto, los teléfonos estaban en los domicilios de determinado segmento de la población; en particular con aquellas familias que tenían un volumen de renta desahogada, (recordemos que estaban en plena depresión). Por tanto resulta que básicamente, las llamadas se hicieron a republicanos, porque los simpatizantes del partido demócrata no tenían teléfono.
Lo que se dice un fallo garrafal, que por cierto se ha detectado porque al poco tiempo hubo elecciones. Es importante tener en cuenta esto, porque realmente si la encuesta hubiese sido 2 años antes, pues habría quedado como cierta, o jamás se hubiese reconocido el error.
Normalmente se espera que de estas historias se aprende, pero el caso es que hoy en día nos encontramos con que el ICO usa el teléfono para tratar de hacer su encuesta de la confianza del consumidor. Por supuesto, desde 1936, el teléfono se ha generalizado y ha entrado en todas las casas. Sin embargo, convendría tratar de determinar si realmente ha existido algún error, o hay algo que desvirtúa las estadísticas.
La pregunta es sencilla. ¿Haciendo una encuesta por teléfono fijo, encontraremos a jóvenes?, ¿a gente que ha perdido su casa?, ¿a alquilados?. En 1936, era un segmento de población muy definido el que tenía teléfono fijo. Pero hoy dada la aparición de los móviles, ¿podemos pensar que el teléfono fijo representa al total de la población?. Pues es fácil saberlo según los datos del ine.
| Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de la Información y Comunicación en los hogares 2009 | |
| Resultados nacionales. Resumen | |
| Resumen de datos en porcentaje | |
| Viviendas con teléfono fijo | |
| Total Viviendas | 80,3 |
| Tamaño del hogar: Hogares de 1 miembro | 68,1 |
| Tamaño del hogar: Hogares de 2 miembros | 82,1 |
| Tamaño del hogar: Hogares de 3 miembros | 80,8 |
| Tamaño del hogar: Hogares de 4 miembros | 84,3 |
| Tamaño del hogar: Hogares de 5 ó más miembros | 80,6 |
| Hábitat: Más de 100.000 habitantes y capitales de provincia | 85,3 |
| Hábitat: De 50.000 a 100.000 habitantes | 80,2 |
| Hábitat: De 20.000 a 50.000 habitantes | 75 |
| Hábitat: De 10.000 a 20.000 habitantes | 76,7 |
| Hábitat: Menos de 10.000 habitantes | 76,1 |
| Ingresos mensuales netos del hogar: Menos de 1.100 euros | 66,5 |
| Ingresos mensuales netos del hogar: De 1.100 a 1.800 euros | 78,5 |
| Ingresos mensuales netos del hogar: De 1.800 a 2.700 euros | 86,9 |
| Ingresos mensuales netos del hogar: Más de 2.700 euros | 93,4 |
| Ingresos mensuales netos del hogar: NS/NR | 86,5 |
| Fuente:Instituto Nacional de Estadística | |
| Copyright INE 2009 | |
Parece ser que la proporción de viviendas con teléfono fijo es mayor en hogares con rentas altas, (entre otros grandes grupos). Por tanto cuando menos, deberíamos tenerlo en cuenta a la hora de hacer estadísticas telefónicas como la de confianza del consumidor del ico. El ico hace mil llamadas, en horario de 17 a 22 horas, evitando caer en fin de semana. ¿A quien llama?. ¿Estará llamando a las personas que peor lo están pasando en esta crisis?.
Errores de este tipo a la hora de diseñar las estadísticas, desde luego comparten mantel con manipulaciones; en este sentido el mismo profesor de estadística que nos enseñaba esta historia, nos dio una práctica magistral sobre técnicas de tratamiento estadístico avanzado. En el examen aprobamos 16, de un total de unos 400 alumnos presentados. Es más que evidente que el número de aprobados no llegaba a los requisitos mínimos que se establecían, y en todo caso la realidad es que un porcentaje tan bajo de aprobados no deja muy bien al profesor. En fin, la sorpresa fue que ante una crítica en la revista de la universidad, el profesor sacó una nota conforme se habían presentado 32 personas, por tanto el porcentaje de aprobados fue el 50%. ¿Qué pasó?. Pues que realmente la mayoría de los alumnos tuvieron un “No Presentado” en la citada asignatura. Lo cual les vino muy bien, ya que no corría convocatoria, (en esa época existía un límite de intentos para aprobar una asignatura que era 6 más la de gracia, que desconozco si existe hoy). Por otra parte no constaba un suspenso en el expediente. El profesor logró maquillar los datos y todos relativamente contentos, (aunque claro los suspensos, pasaron a no presentados, lo cual no les solucionaba definitivamente el tema).
Esto no es error, es manipulación de la estadística, que es lo que podría hacer los bancos si digamos que buscasen formas de reclasificar la mora. En este sentido, las daciones de pago, refinanciaciones a la desesperada, ventas de deuda a fondos buitre y olvidos, afectan al porcentaje. A los que no pueden pagar, también les interesa, pero como a los suspensos del ejemplo anterior, resulta que tampoco se les soluciona de todo el problema. No son morosos, pero tampoco pueden pagar, que es el problema de fondo.
Otros límites a las estadísticas pueden ser las propias limitaciones de los índices. En este sentido ya he hablado aquí de los límites del IPC, pero quería recordar como Roubini nos muestra un fallo de la medida del PIB. La realidad el que el PIB surge aplicando modelos econométricos. Sin embargo los datos para el PIB salen de las cuentas de las grandes empresas de tal forma que en caso de que las grandes empresas se encuentren mejor que las pequeñas, el dato del PIB saldrá mejor que la realidad. Roubini, nos muestra un ejemplo claro de que aunque parezca que nos estamos recuperando la realidad es que esto no es más que un espejismo estadístico fruto de mirar únicamente a las grandes cuentas, en lugar de al conjunto de la sociedad. Desde luego no puedo estar más de acuerdo con el profesor, como ya he puesto en el post en que me preguntaba ¿nos estamos recuperando?.
El caso es que cada vez que nos muestran una estadística, debemos plantearnos si pueden tener algún error en la metodología, (eso que nadie lee), por otra parte debemos considerar si existen intereses o posibilidades de que sea alterada. Y por supuesto, debemos analizar exactamente cuáles son los límites y significados. Recordemos que los datos y las estadísticas son nuestros ojos.
Saludos.
