En medio de la pandemia de Covid-19, nos encontramos bombardeados constantemente con datos y estadísticas que intentan dar sentido a la situación actual. Sin embargo, analizar estos datos no es una tarea sencilla. En un artículo de Harvard Business Review, se destaca la importancia de tener una mentalidad analítica al enfrentarnos a problemas de este tipo.

La falta de certeza en torno a la enfermedad no es sorprendente. Estamos lidiando con un virus nuevo, del cual estamos aprendiendo en tiempo real y bajo condiciones extremadamente difíciles. Además, las diferentes regiones cuentan con capacidades de prueba y sistemas de atención médica muy distintos, lo que puede explicar gran parte de la variabilidad que observamos en los datos.

Los epidemiólogos y otros expertos se enfrentan a los mismos desafíos que surgen en cualquier problema de análisis de datos. La verdad es que recolectar y analizar datos rara vez es sencillo; en cada etapa, es necesario tomar decisiones difíciles. Las decisiones que tomamos sobre tres factores: a quiénes incluir en nuestro conjunto de datos, cuánto peso dar a diferentes factores al investigar cadenas causales y cómo informar los resultados, tendrán un impacto significativo en nuestras conclusiones.

Un aspecto crucial en el análisis de datos durante una pandemia es decidir quiénes deben ser sometidos a pruebas. En el caso de una enfermedad desconocida, es más fácil realizar pruebas solo a personas muy enfermas o incluso a aquellas que ya han fallecido. Desafortunadamente, aunque este enfoque sea el más sencillo, aumenta la tasa de mortalidad percibida. Por ejemplo, si 10 personas están muy enfermas y 1 de ellas fallece, registraríamos una tasa de mortalidad del 10%. Sin embargo, si en realidad hubiera 100 personas infectadas y 90 de ellas tuvieran síntomas leves o ningún síntoma, la tasa de mortalidad real sería del 1%, pero no lo sabríamos a menos que realicemos pruebas de manera más amplia. Los estadísticos llaman a este problema sesgo de selección en el muestreo.

Es importante tener en cuenta este tipo de sesgos al analizar datos durante una crisis de salud, ya que nuestras decisiones pueden tener un impacto directo en la vida de las personas. Además, estas lecciones también son aplicables en entornos empresariales menos drásticos, donde la toma de decisiones basada en datos puede mejorar el rendimiento.

En resumen, el análisis de datos en tiempos de incertidumbre presenta desafíos significativos. Es fundamental tener una mentalidad analítica y considerar cuidadosamente las decisiones que tomamos en cada etapa del proceso. Solo así podremos obtener conclusiones más precisas y tomar medidas efectivas para enfrentar la situación actual.

Fuente del artículo: Harvard Business Review