El sesgo de supervivencia en «El pobre es pobre porque quiere»

¿Han escuchado que el pobre es pobre porque quiere? ¿Que eso se demuestra porque fulanito salió de pobre trabajando duro y ahí va prosperando? En esas afirmaciones (Entre otros vicios) puede haber sesgo del superviviente, así que hoy presento este artículo para explicarlo.

Abandona la universidad: Ellos lo hicieron y triunfaron:

¿Ustedes animarían a alguien a abandonar la universidad? Para muchos, sería impensable, pues es la puerta de entrada a una mejor calidad de vida. Millones de personas se esfuerzan y sacrifican para sacar adelantes sus carreras: Se endeudan por años, trabajan y estudian sin tener respiro, sacrifican mucho con la esperanza de que se abra esa puerta.  Pero luego les muestran estos notables personajes y comentan ¿Para qué estudiar? Ellos no terminaron sus carreras y mira cómo triunfaron?

Esos casos puntuales sirven para demostrar que la universidad no es la única vía para progresar en la vida (y eso es cierto), pero no para DEMOSTRAR que abandonar la universidad es la mejor opción o la más conveniente. Suena obvio, pero hay quien los usa con la segunda intención: Por ejemplo, cuando te dicen que bien podrías aceptar condiciones indignas de trabajo pues varios lo hicieron en su momento y hoy chapalean en prosperidad, o cuando te dicen que fumar no causa daño porque conozco a alguien que fumó toda su vida y nunca enfermó.

El problema surge de, al momento de analizar la conveniencia o fatalidad de abandonar la universidad, no analizar todos los casos existentes sino solo unos muy concretos que no representan a ese universo. Es decir, hay una falla en ese muestreo pues arbitrariamente dejó por fuera del análisis a quienes abandonaron la universidad y no pudieron prosperar precisamente por ello.

Ese es el sesgo de superviviente: Analizar una situación para establecer causas o patrones de comportamiento, pero sin acceder a toda la información disponible originalmente sino solamente a aquella que ha sobrevivido a un filtro determinado sobre el que no se tiene ningún control. En este caso, el filtro consiste en sobrevivir al evento «Abandonar la Universidad», que para muchos es catastrófico.

Sesgo de supervivencia

No podríamos decir que en esta falla hay sesgo de confirmación, pues no es que se hayan descartado arbitrariamente los datos que no convenían a la tesis que se defiende. A veces, simplemente los datos se perdieron y no llegaron a nosotros, independientemente de cuánto los busquemos y cuánto los necesitemos. Es un error diferente que recibe el nombre de Sesgo del superviviente

Miremos la historia tras ese sesgo: Esta imagen muestra los impactos recibidos por aviones que regresaban a su base tras una misión durante la II Guerra Mundial. Puede verse que los impactos están muy localizados en ciertas áreas, pero otras están libres de ellos.

Los comandantes aliados necesitaban mejorar los aviones para tener mejor desempeño y para ello requerían identificar las partes más débiles, de manera que fuera allí donde se hicieran refuerzos al fuselaje (no a todo el avión, pues habría quedado muy pesado y perdido maniobrabilidad). Se hizo un exhaustivo análisis estadístico y encontraron que esas zonas recibían la mayoría de los impactos, y pensaron que por ello mismo eran las áreas que había que reforzar.

Sin embargo, el refuerzo de esas zonas no mejoró la resistencia de los aviones, que seguían siendo derribados a la misma tasa. ¿Qué sucedía? Mostraron los datos al matemático Abraham Wald y él llegó a la conclusión totalmente opuesta: Las áreas a blindar eran las que no tenían impactos. ¿Por qué? Porque el primer análisis se hizo con sesgo de superviviente: Al estudiar los aviones que regresaron a la base, dejaron por fuera del análisis los que fueron derribados. Si no había impactos en ciertas zonas (las de los cuadros azules) no significaba que nunca fueran impactados allí, sino que los impactados allí resultaban derribados, y tales datos eran irrecuperables.

El nuevo blindaje en esas áreas sí aumentó la resistencia de los aviones, y fue considerablemente mayor el número de los que regresaban aunque hubieran sido impactados. La decisión final tuvo que tomarse a partir de datos que no estaban disponibles, o dicho de otro modo, asumiendo su no-disponibilidad como un dato relevante.

Sesgo intrínseco.

Para resumir, en esta situación:

-Los investigadores no tenían acceso a todos los datos (Varios estaban perdidos y eran irrecuperables)
-Eso escapaba de su control (No tenían cómo corregirlo ni prevenirlo)
-Analizar solamente los datos disponibles llevaba a una conclusión equivocada.

Por esta razón, el sesgo de supervivencia puede ser visto como un tipo de sesgo intrínseco, en el que no se tiene control sobre el origen de los datos y se debe tener eso en cuenta a la hora de hacer análisis. Para una explicación adicional sobre este sesgo, les recomiendo este video:

¿El pobre es pobre porque quiere?

¿Y qué tiene que ver esto con que el pobre sea pobre porque quiere? Pues generalmente se defiende esa estúpida idea a partir de ejemplos de personas que con su esfuerzo, constancia y disciplina salieron de pobres y triunfaron financieramente. Concedamos que tales ejemplos son ciertos, no acusaremos a nadie de estar mintiendo.

Pero es errado concluir que todo aquel que se esfuerce logra salir de pobre: Parte de un muestreo con sesgo de supervivencia: Ignora todas las personas que pese a su esfuerzo, constancia y disciplina (quizá mayores que en aquellos que triunfaron) no logran salir de la pobreza y siguen atrapados como en una trampa. Y también deja por fuera a las que no se esfuerzan y aún así triunfan, y que serían ejemplos de que aquella hipótesis no es tan cierta.

Es decir, las variables ESFUERZO y DISCIPLINA no explican el fenómeno de salir de la pobreza ni el de quedar atrapado en ella, a menos que analicen muestras sesgadas (por ejemplo, por supervivencia, aunque hay más opciones). Y Como ese comodín a veces es usado para explicar la causa de haber salido de la pobreza, hay falacia causal, que en este caso sería de causa simple, pues el contexto es bastante complejo como para reducirlo a una variable.

Este error también se puede cometer en el sentido contrario: Presumir esa causa conociendo la consecuencia «No ha salido de la pobreza». Ahí puede haber falacia condicional como lo explico en el anterior trino. (Por cierto, si quieren saber más de las falacias condicionales -que son dos: Afirmación del consecuente y negación del antecedente-, les recomiendo este video:

De hecho, al pensar que si se rechaza una oferta de trabajo indigna (Porque aceptarla implica caer en la trampa de la pobreza), significa que de manera general no se quiere trabajar, se incurre en falacia de accidente, pues se ignora una excepción válida. También podrían traer de los cabellos una falacia de generalización, pues concluirían «Rechaza este trabajo, por lo tanto rechazará todos los trabajos».

Para concluir: Es muy torpe (o muy malvado) afirmar «El pobre es pobre porque quiere» y sustentarlo en ejemplos muy concretos de gente que ha triunfado. Hay muchísimas variables implicadas (Y ni siquiera el esfuerzo es la más determinante). Es una afirmación sin validadores que la sustenten. (Para una explicación sobre qué son los validadores, les dejo este video)

¿Y cómo suelen explicar ellos que mucha gente trabaje y se esfuerce y sin embargo siga atrapada en la pobreza? He visto que reinterpretan hechos y decisiones que entonces parecían buenas. (falacia del francotirador), o sugerir que te faltó algo y es tu culpa (Alegato especial), de las que hablaré en un próximo artículo.  Este ha llegado a su fin