Statistics Done Wrong de Alex Reinhart es una recopilación de todas esas cosas que se hacen mal cuando se trabaja con estadísticas, especialmente cuando se trabaja con datos científicos. Lo cual es importante porque hace que malas interpretaciones lleven a conclusiones erróneas. Pero además de eso no hay que olvidar lo mal –o rematadamente mal– que se utilizan a veces en otros ámbitos: el periodismo, la economía, etcétera.
Statistics Done Wrong es una guía de las cagadas y errores estadísticos más típicos que cometen los científicos todos los días, tanto en el laboratorio como incluso en las publicaciones tras la que hay una revisión por pares. Muchos de esos errores acaban desperdigados y republicados en todo tipo de literatura científica, lo que leva a poner en duda los «hallazgos» de miles de artículos.
Lo mejor del libro es que puede leerse gratis al completo en su web o, para quienes prefieran el formato electrónico o físico: Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide [Amazon]. Me ha dado la impresión de que la única diferencia es que la edición de pago incluye más ejemplos de los casos que se comentan.
En cualquier de los formatos es un libro pequeño y escrito con bastante sencillez. El autor dice que es «para todos los niveles»: no hace falta saber matemáticas avanzadas ni haber estudiado estadística para entenderlo, así que quienes tengan que manejar datos como parte de su trabajo y esto sea algo que se les ha «atragantado» ya no tienen excusa.
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