lunes, 4 de enero de 2010

Los términos fetiches de la estadística según Marradi: aleatoriedad y representatividad

El pasado miércoles 23 de Diciembre, tuve la oportunidad de asistir a la última clase de año, a modo de clase extracurricular del Profesor Alberto Marradi en la materia "Construcción y análisis de la matriz de datos".

Resultó una de las clases más reveladores y significativas de las que asistí en mucho tiempo. En ella, y a modo de síntesis, el metodólogo italiano expuso y fundamentó que la aleatoriedad y la representatividad de una muestra de sujetos (ambas en simultáneo) nunca pueden garantizarse, excepto con un método que tiene muchas restricciones (este método será abordado, explicado y analizado en una futura entrada). Adelanteremos que para esta técnica es necesario, a priori, contar con los datos de toda la muestra y restringir la misma a 3 o 4 propiedades únicamente.

En efecto, para que una muestra sea aleatoria y representativa (con las técnicas de muestreo conocidas) habría que: 1) espiar en la selección para que la representatividad no se vea afectada por una aleatoriedad extraña ; 2) asegurarnos la presencia de todos los miembros de la muestra (para no afectar la representatividad) y 3) asegurar que respondan nuestro cuestionario (para garantizar una tasa de respuesta de acuerdo a la aleatoriedad y la representatividad previstas). Parece poco viable, verdad?

El encuentro académico con el Profesor Marradi estuvo lleno de momentos altos. Citando palabras textuales, en un tramo de la clase apabulló con un "...no es tan grave proyectar una distribución que proyectar una muestra de individuos".

En otro momento, de los tantos memorables, sentenció y explicó porqué uno de los más grandes metodólogos del abordaje standard del Siglo XX se equivocó (con nombre y apellido claritos, y repito, uno de los grandes).

Lo más significativo es que explicó sus miradas de una manera sencilla y fácil y haciendo hincapié que esto no es tan difícil de entender. Algunos de los puntos salientes:

1) Lo aleatorio es un referente de la extracción.

2) Lo representativo es un referente del resultado.

3) Es preferible tender a la aleatoriedad.

Todo fue explicado y sintetizado con ejemplos claros y contundentes. Hablando de ejemplos, le comenté que cuando uno va a comer a un restaurante, luego infiere si es bueno o malo, recomendable o no, con tan sola UNA comida, de UN día, de UN momento del día, de UN plato en especial, atendido por UN solo mozo, entre otros detalles. Su respuesta fue que esto no era tan grave, puesto que no es conocimiento científico. Brillante.

Llegando al final de la clase, nos terminó de desmoronar diciendo: "Desmontar el andamiaje fetischista de la aleatoriedad y la representatividad no destruye el concepto de inferencia, lo humaniza".