Congreso Interamericano de Estadística 2017 (CIE)
El CIE, incluye al “XLV Coloquio de la SAE”, la “XXII Reunión del GAB” y las “Jornadas del IASI”. Se realizará en Rosario, Santa Fe, R. Argentina, del 17 al 20 de octubre de 2017. En el enlace de este Sitio (http://cie2017.s-a-e.org.ar/congreso.php), se tienen todos los detalles de características y formas de participación.
ASAMBLEA ANUAL ORDINARIA Sociedad Argentina de Estadística (SAE)

2 de Diciembre de 2016

En la ciudad de Buenos Aires, República Argentina, el día Viernes 2 de Diciembre de 2016, se reúnen los socios de la SOCIEDAD ARGENTINA DE ESTADISTICA (SAE), en la sede del Centro J. L. Borges de la Universidad...

4ª Jornada Académica de Estadística (JAE IV)

El Secreto Estadístico vs. El Derecho a la Información Pública 

Realizada el Jueves 1º de Diciembre de 2016 – 15:00 a 18:00 hs. CABA – Centro J. L. Borges – Viamonte 525 – 3º Piso – Anfiteatro III - ...

Mesa Redonda sobre "Etica y Estadística: el Caso del INDEC"
EL 14 de Diciembre de 2009 se realizó la mesa redonda cuyo anuncio se puede ver en el siguiente documento. La intervención del Presidente de la SAE se encuentra en el en el siguiente documento.
La acción de la SAE en defensa de la ética y la transparencia de las estadísticas oficiales ha recibido el apoyo del International Statistical Institute (ISI) lo que se encuentra en el siguientedocumento, de la American Statistical Association (ASA) lo que se encuentra en el siguientedocumento, y de la Société Française de Statistique que se encuentra en el siguientedocumento.

 

Mesa redonda
Etica y Estadística: el caso del INDEC
14 de Diciembre de 2009 – Universidad de Belgrano
Auditorio Lavalle – Lavalle 485 – Buenos Aires 
Herbert George Wells, escritor ingles, notable novelista y filósofo, famoso por 
sus novelas de ciencia ficción, de la que es considerado, junto a Julio Verne, uno de sus 
precursores, quien vivió entre 1866 y 1946, dijo: “El pensamiento Estadístico llegará a 
ser tan necesario para ser un ciudadano responsable como el saber leer y escribir”. 
Por otra parte, Francis Galton, quien nació en 1822 y murió 1911. Fue 
explorador y científico británico con un amplio espectro de intereses: sicología, 
biología, tecnología, geografía, Estadística, meteorología. Primo de Charles Darwin. 
Realizó la mayoría de las investigaciones por su cuenta y recién a la edad de 87 años 
recibió un reconocimiento formal al concedérsele el título de Sir. Sus contribuciones 
más importantes en Estadística son: uso de la regresión lineal; pionero en la utilización 
de la distribución normal; inventó la máquina Quincunx, un instrumento para demostrar 
la ley del error y la distribución normal; descubrió las propiedades de la distribución 
normal bivariada y su relación con el análisis de regresión; en 1888 introdujo el 
concepto de correlación, dijo:  “Tengo que escribir acerca de un gran tema (las
Estadísticas), pero siento vivamente mi incapacidad literaria de hacerlo de forma 
inteligible sin sacrificar su precisión y su veracidad”. 
Estos y muchos otros ejemplos nos muestran que personas de alta formación 
intelectual consideraron a la Estadística, por un lado, como una parte imprescindible 
dentro de la vida cívica y democrática de toda sociedad. Lo que lleva a la necesidad de 
que todos, como miembros de la sociedad civil, tengamos una “cultura Estadística” 
adecuada para usufructuar convenientemente la información suministrada. Por otro 
lado, se la considera también un área cuyo contenido técnico debería ser desarrollado 
por aquellos que hubieran logrado una formación apropiada a fin de que la información 
que llega a la sociedad civil sea accesible en su interpretación, precisa en sus 
apreciaciones y veraz en sus números. 2
El informar mal, utilizando material  estadístico, podría llamarse manipulación 
estadística, y resumiéndolo en una sola palabra (aunque no sea muy buena), 
estadisticulación. 
Muchas veces el proceso de mentir con estadísticas indica que esas operaciones 
son el producto del deseo de alguien de movernos al engaño. Ahora bien, un miembro 
de la American Statistical Association (ASA) dijo que la mayor parte de las veces ello 
no se trata de fraudes, sino de incompetencia. Quizás haya algo de verdad en esa 
afirmación, pero no creo que este supuesto (el de la incompetencia) sea menos ofensivo 
que el de fraude para los expertos en  Estadística. Posiblemente sea de mucha 
importancia tener en cuenta que la tergiversación de datos estadísticos y su 
manipulación para conseguir una finalidad  determinada, no son siempre obra de los 
profesionales en Estadísticas. Lo que sale lleno de virtudes de la mesa del experto puede
verse cambiado, exagerado, demasiado simplificado y falseado al ser tomado por otras 
personas. 
Sea quien sea el culpable en un caso determinado, se hace difícil achacarlo a su 
incapacidad inocente. Los gráficos falsos que aparecen en las revistas y diarios resultan 
sensacionalistas por su exageración, y raras veces minimizan nada. Quienes presentan 
argumentos estadísticos a favor del crecimiento industrial, de la falta de inflación, etc., 
pocas veces, según he experimentado, dan a los trabajadores o al público consumidor 
una información que mejore los hechos en sus sectores; en general los presentan aún 
peor para ellos. 
Mientras lo errores estén todos de una parte, no es fácil atribuirlos a la falta de 
conocimiento o a la casualidad. Por el contrario, es evidente que tienen un propósito que
no es el de dar la información verídica a quienes deban recibirla. 
El hecho es que, a pesar de su base matemática, las Estadísticas  son tanto un 
arte como una ciencia. Muchas manipulaciones e incluso tergiversaciones son posibles 
dentro de los límites de su jurisdicción.  A menudo, el experto en Estadísticas debe 
escoger entre distintos métodos y hallar el que debe utilizar para representar los hechos, 
lo que no deja de ser un proceso subjetivo. Sin embargo, en situaciones específicas, 
como el caso de las estadísticas oficiales, hay métodos que has sido tomados como los 
adecuados por una serie de convenciones (de expertos, internacionales, etc.) y que
aseguran la uniformidad de los resultados, permitiendo comparaciones intertemporal y 
espacial. Todo cambio debería realizarse de acuerdo a metodologías técnica y 3
científicamente aceptadas y nunca siguiendo los caprichos circunstanciales de algunas 
personas o sectores. 
Ahora sería interesante explicar cómo debe mirarse una Estadística falseada, y 
desenmascararla; y aun más importante, cómo reconocer los datos útiles y ciertos ante la 
marejada de fraudes a los cuales nos enfrentamos. 
No toda la información Estadística que llegue a nuestras manos puede
comprobarse con la seguridad del análisis  químico o como se hace en un laboratorio 
para valorar metales. Pero podemos tamizar la información con el cedazo representado 
por cinco preguntas muy sencillas. Hallando las respuestas, evitaremos dar por verídicas 
muchas cosas que no lo son. 
Pregunta 1: ¿QUIEN LO DICE?
Lo primero que se debe mirar es en  que sentido puede estar influida la 
información: El laboratorio que necesita demostrar algo para beneficio de una teoría, 
una reputación o unos honorarios; el periódico cuya finalidad es publicar un buen 
artículo; los trabajadores y los patrones que discuten un aumento de salarios. Debemos 
buscar la influencia consciente. El método tal vez sea la desfiguración de un hecho en 
forma directa, o una afirmación ambigua que sirva igualmente para la finalidad que se 
desee y cuya culpabilidad no puede probarse. Puede tratarse de una selección de los 
datos favorables con supresión de los desfavorables. Pueden ser engañosas las unidades 
de medida, como cuando se toma un año para una comparación y se pasa a un año más 
favorable para otra. Quizás se utilice una medida inadecuada; una media cuando la 
mediana sea mucho más informativa (quizás demasiada informativa!), cubriendo el 
truco con la palabra “promedio” sin calificativos. 
Debemos buscar con atención la influencia consciente o inconsciente que tiende 
a cambiar los números y la información. En  los gráficos y predicciones de muchos 
economistas y expertos se suelen filtrar factores de influencia que llevan a producir 
resultados curiosos. Por ejemplo, se desestiman alegremente los trastornos de la 
estructura económica y se dan toda clase de pruebas justificadas estadísticamente para 
demostrar que podemos estar en una corriente de prosperidad. 
Tal vez haga falta una segunda inspección para enterarse de quién lo dice. 4
Pregunta 2: ¿COMO LO SABE? 
En una oportunidad se realizó un estudio a empresas para saber si habían 
aumentado los precios de los productos  o no. De 169 empresas que contestaron, 108 
dijeron que no había aumentado los precios y 61 que sí habían aumentado. Puesto así, 
tenemos que aproximadamente dos tercios  de las empresas no están aumentando los 
precios y solamente un tercio lo hacen. Y sucede que en muchos casos eso es lo que se 
informa. Pero indagando un poco más, resultó que el cuestionario había sido enviado a 
1.200 compañías importantes. Solamente contestaron 169, lo que es aproximadamente 
un 14%. El 86% restante no tenía ningún interés en informar a la opinión pública si 
subía los precios o no. 
Quien informaba veía con muy buenos ojos los resultados obtenidos, pero de 
hecho había muy poca cosa de qué alardear. En realidad, de 1.200 compañías que
estaban en la muestra y que debían tomar parte en la encuesta, el 9% dijo que no habían 
elevado los precios, el 5% que sí los habían elevado y el 86% no dio contestación 
alguna. Quienes contestaron constituyen una proporción muy pequeña de la muestra y 
es de esperar un factor de influencia. En estos casos debemos buscar los indicios 
indicativos de que se trata de una muestra influenciada: la que se ha escogido de forma 
inadecuada, o como ésta, que se ha seleccionado a sí misma. Hagámonos la pregunta 
¿es suficientemente grande la muestra para llegar a alguna conclusión válida? 
Lo mismo podríamos decir cuando se informa una correlación: ¿es 
suficientemente grande la muestra como para significar algo? ¿Hay bastantes casos que
le den significado? 
Pregunta 3: ¿QUE FALTA? 
No siempre le darán el número de casos. La ausencia de esta cifra, en particular 
cuando la fuente de información es parte interesada, es suficiente para sospechar del 
conjunto. Tampoco debe tomarse demasiado en serio una correlación que se presente 
sin medida de confiabilidad (error probable, desviación estándar). Vigilemos los 
promedios cuya variedad no se especifica, en temas para los cuales quepa esperar que la 5
media y la mediana vayan a diferir sustancialmente. Cuidémonos de los porcentajes 
cuando no se nos informa el total sobre el cual fueron tomados. 
A veces se mencionan los porcentajes, omitiendo el material numérico de base. 
Por ejemplo, una empresa informó que el 33 y  1/3% de las mujeres de su planta de 
trabajadoras se habían casado con miembros  de la plana gerencial. Dadas las cifras 
brutas el cuadro queda más claro: al momento del informe había solamente tres mujeres 
en la planta de trabajadores y una de ellas se había casado con un gerente!! 
Si nos enfrentamos con un índice, preguntemos qué falta. Tal vez sea la base, 
escogida con el objeto de tergiversar el resultado. A veces falta el factor determinante 
del cambio, por ejemplo cuando se informa de un aumento de la actividad comercial 
debido a incrementos en las ventas del mes de Abril con respecto a igual mes del año 
anterior. Pero lo que realmente se está omitiendo es el detalle que en el año considerado 
Pascua fue en Abril y en el año anterior fue en Marzo. 
Pregunta 4: ¿DIO ALGUIEN CIERTO GIRO A LA INFORMACION? 
Cuando compruebe una Estadística, busque la posible tendencia que alguien 
haya introducido en las cifras totales o en las conclusiones. Con frecuencia se da a 
conocer una cosa en lugar de otra. 
Al comprobar un aumento en el número de casos de una cierta enfermedad no 
significa siempre una mayor virulencia de la misma. La victoria de una candidato en un 
distrito pequeño no tiene valor para una encuesta pública de mayores alcances. Que un 
número de lectores exprese preferencia por los artículos de información internacional, 
no quiere decir que lean estos artículo si se publican. 
En cierta oportunidad, en un país, se informó que se había producido una vuelta 
al campo porque en el último censo se habían detectado medio millón más de granjas 
que en el anterior. Lo que realmente sucedió fue que la definición de granja había 
cambiado de un censo a otro. 
La población de un área de China era de 29 millones de habitantes. Cinco años 
más tardes alcanzó los 105 millones. Muy poco de este aumento era real. El primer 
censo era para impuestos y el segundo para la lucha contra el hambre. 6
Pregunta 5: ¿TIENE SENTIDO?
Esta pregunta tiene mucha importancia cuando la aseveración se basa en un 
supuesto no probado. Existe una fórmula de amenidad en la lectura desarrollada por 
Rudolf Flesch. Se trata de medir la facilidad de lectura de un pasaje en prosa, por medio 
de criterios tan simples y objetivos como la longitud de las palabras y de las frases. 
Como todas las ideas que tienden a reducir a números lo imponderable y sustituyen el 
juicio por las matemáticas, esta es llamativa para decirlo de alguna manera. Al menos 
llamó la atención de quienes la usaron ya que, al aplicarla en algunos textos resultó que
el “Cuento de la Bella Durmiente” era dos veces más difícil que la “República” de 
Platón. Aquí tenemos la historia de siempre: las Estadísticas se falsean en las propias 
narices de los usuarios. Se publican solamente porque la magia de los números anula el 
sentido común. 
Las extrapolaciones son útiles, particularmente para la forma de predicción 
llamada previsión de tendencia. Pero al examinar las cifras o los gráficos derivados de 
las mismas, debe tenerse en presente una cosa: la tendencia actual tal vez sea un hecho, 
pero la tendencia futura sólo puede predecirse mediante una hipótesis razonable como la 
que lleva implícita la sentencia de que “siempre que lo demás siga siendo igual...” y que
“las tendencias actuales continúen...”. De un modo u otro nada permanece igual, de lo 
contrario, la vida sería demasiado monótona. 
Con esto he querido dar un breve recorrido por algunas de las tergiversaciones 
más frecuentes en Estadística y presentar un conjunto de preguntas básicas que debemos 
hacernos para iniciar un proceso de aceptación de la información Estadística que puede
llegar a nuestras manos. Creo importante remarcar que el libro  Como Mentir con 
Estadísticas de Darrell Huff sigue siendo hoy en  día una obra muy esclarecedora en 
estas circunstancias. 
Es evidente que en cada una de las  consideraciones que siguieron a las cinco 
preguntas anteriores se podía identificar a una o más dificultades, presiones y 
vicisitudes por las que atraviesa el INDEC, el Sistema Estadístico Nacional y las
Estadísticas Oficiales Argentinas. Como  Sociedad Argentina de Estadística, no 
podemos permanecer indiferentes ante la mentira, el ocultamiento y el engaño a que nos 
vemos sometidos en cada informe referido a alguna cuestión de Estadísticas Oficiales. 7
Mucho menos podemos desviar la mirada ante el magnicidio que significa negar que
grandes masas de personas permaneces por debajo de las líneas de indigencia y pobreza 
ya que ello es pura y simplemente condenarlos a la desaparición por falta de recursos 
mínimos, lo que en última instancia estaría violando el más básico de los Derechos 
Humanos: el de la Vida. Ya Su Santidad el Papa Benedicto XVI declaró a la pobreza en 
la Argentina como “un escándalo”, y el vocero del Episcopado Nacional afirmó que los 
obispos tratarán el tema y harán un informe sobre la pobreza, que para ellos está cerca 
del 40% y que la diferencia entre los más pobres y los más ricos “es inaceptable, un 
escándalo”. Similar situación de magnicidio ocurre cuando en algunas provincias 
argentinas se informa que “la mortalidad infantil ha disminuido”, cuando lo que
realmente sucedió fue un simple cambio de definición: pasan a muchas muertes 
infantiles a considerarlas como muertes fetales. También preocupa que el falseamiento 
de la información lleve a que la incertidumbre desaliente la inversión deteriorando toda 
la actividad económica y llevando a que estemos cada día peor en cuanto a calidad de 
vida y, porqué no, a estabilidad y credibilidad política. 
Adaptando algunos versos del conjunto  Calle 13, raperos de Puerto Rico, 
podemos decir que “las Estadísticas del INDEC son sucias, pero lo que pasa es que la 
mente de ellos es flexible como gimnasta de Rusia”. 
Es lamentable el manejo caprichoso que se está haciendo con la información 
estadística de nuestro Sistema Estadístico  Nacional y la falta de un compromiso de 
querer convocar a expertos Estadísticos de Profesión a fin de que brinden sus aportes 
para mejorar la credibilidad de lo informado. Efectivamente, asistimos a la convocatoria 
de economistas, sociólogos, e inclusive veterinarios para que “brinden su opinión 
técnica”, pero prácticamente a casi ningún Estadístico de Profesión. Todos ellos 
conforman, en el mejor de los casos, un conjunto de usuarios de Estadísticas, pero bajo 
ningún aspecto los podemos considerar como expertos en nuestra área del 
conocimiento. Esperemos que esto se revierta. En estos casos debemos señalar que la 
Sociedad Argentina de Estadística está y estará siempre dispuesta a hacer los aportes 
técnicos que le sean requeridos en un ámbito de rigurosidad y transparencia.