Uno de los ejercicios mentales más excitantes lo es sin duda la deducción de un hecho o la derivación de un dato. Los planteamientos lógico deductivos se nos dan con mayor o menor claridad en las actividades cotidianas. Cuando una dama aprecia la huella que dejó un beso en la mejilla de su marido, por lo común pensará que antes de llegar al hogar su noble esposo hizo una escala en su casa natal, donde recibió junto a la bendición un beso de su madre al despedirse.
En el ejemplo anterior podemos precisar como algo incontrovertible, el hecho de que el marido lleva la huella bermellón de un beso. Ello no está a discusión. Lo que pudiera ponerse en tela de duda es si efectivamente es la huella de un beso materno como ha supuesto su esposa. Esto es, tenemos certeza respecto del dato y duda respecto de la inferencia, pero es claro que la esposa no tomó en consideración únicamente el dato referido, sino también los antecedentes en el comportamiento de su marido.
La dinámica anterior muestra cómo en general el proceso de inferencia consiste en la toma de información y el contraste de esa información con elementos previos, convenidos o supuestos, para derivar una conclusión (inferencia) que suponemos razonable, esto es, con pocas posibilidades de que sea errónea o equivocada.
La inferencia estadística no es en esencia diferente. De igual manera se toman datos y se evalúan éstos haciendo contraste con algunos supuestos. Del referido contraste derivamos una inferencia y por lo común la inferencia se convierte en elemento de juicio para tomar alguna decisión.
La dama del ejemplo podría ser una mujer celosa y con base en la misma información concluir que su esposo llegaba a casa en aromas de leña de otro hogar, y en consecuencia solicitar el divorcio. Una señora con mentalidad estadística, aunque igualmente celosa, quizá se preguntaría por qué tan grande sería la probabilidad de equivocarse al tomar tal decisión y quizá esperaría a tener más elementos de juicio para minimizar el riesgo de perder algo valioso innecesaria o injustamente.
Por supuesto que al decidir uno siempre corre el riesgo de equivocarse, y es tan complejo el asunto de las decisiones que es posible que bajo premisas falsas se llegue a conclusiones verdaderas. Dicho de otro modo, es posible que tomadores de decisiones con muchos defectos en sus procesos gerenciales o directivos, tomen decisiones que resulten acertadas y que incluso pasen por genialidades. Esto es en cierto modo una bendición (Dios ayuda al tarugo), pero el precio social que pagamos son las frecuentes atrocidades que estos supuestos genios cometen.
Cuando las decisiones se toman basadas en inferencia estadística se tiene una ventaja, nada despreciable, consistente en tener estimada de algún modo la probabilidad de equivocarnos. Por ello este enfoque no únicamente nos previene de tomar decisiones de alto riesgo de modo inadvertido, sino que incluso deja en claro que a final de cuentas el que debe determinar el grado de riesgo que desea enfrentar es el propio tomador de decisiones. Así, en general se entiende como una probabilidad pequeña al valor clásico 0.05, pero si alguien está dispuesto a correr un riesgo mayor podría tomar una decisión aún cuando la probabilidad de equivocarse sea incluso de niveles temerarios. De hecho una decisión muy común es la participación en juegos de azar o loterías, donde la gente apuesta y pierde cantidades importantes de dinero teniendo probabilidades pequeñísimas de ganar, pero lo hace no sólo de manera consciente sino gustosa.
La inferencia estadística se nos presenta en dos enfoques diferentes que en muchos casos son prácticamente equivalentes. La Estimación es uno de los enfoques y las Pruebas de Hipótesis el otro. Algunos conceptos muy populares tales como el margen de error o el nivel de confianza son propios del primer enfoque. Mientras que los conceptos de Hipótesis nula y Nivel de Significancia son propios del segundo enfoque.
Hasta la próxima, cuando abordemos el tema de Estimación.