El enfoque de un estadístico a las coincidencias (Parte 2)

Algo ha sido descuidado.

Fuente: Foto de Dan Hunt

Cuando las personas experimentan coincidencias, a menudo piensan: "¡Vaya, las posibilidades de que esto ocurra son tan pequeñas!". Sin embargo, algunos estadísticos dicen que las personas no son buenas para calcular intuitivamente las posibilidades. Lo que puede parecer improbable, en realidad podría ser muy probable.

Tendemos a descuidar la tasa base. Nos enfocamos en lo improbable del evento actual y no apreciamos la frecuencia de eventos como este.

La frecuencia base nos dice qué tan probable es un determinado tipo de evento: qué tan probable es que alguien sea alcanzado por un rayo, por ejemplo.

En los Estados Unidos, según el Servicio Meteorológico Nacional, la probabilidad de ser alcanzado por un rayo es de aproximadamente 1 en 1,1 millones. Eso es porque aproximadamente 330 personas son golpeadas cada año, y la población de los Estados Unidos es de aproximadamente 300 millones.

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Podemos sorprendernos al saber que Joe Wood ha sido alcanzado por un rayo nueve veces. ¡Qué tipo desafortunado! Luego descubrimos que él es un guardabosques. La frecuencia base para ser golpeado por un rayo aumenta cuando estás fuera la mayor parte del tiempo.

La nueva información cambia la probabilidad. La importancia personal de las coincidencias en nuestras vidas también puede evitar que consideremos la tasa base. Debido a que el evento actual nos sucedió, asume una mayor importancia. Se siente más especial, más improbable.

¿Qué tienen que ver estas dificultades humanas al estimar las probabilidades (el abandono de la tasa base y el problema del cumpleaños discutido en la parte 1) con las coincidencias?

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Como ya he sugerido, cuando una persona juzga que una coincidencia es improbable, el estadístico estándar afirma que la persona se ha enamorado de la improbabilidad, en realidad no es tan improbable. Resulta que nosotros, la gente común, no somos tan malos al juzgar si una coincidencia es aleatoria o no.

La mayoría de nosotros tiene dificultades para calcular cuántas personas necesitan estar en una sala para que exista un 50% de posibilidades de que dos personas cumplan el mismo año. La investigación que involucró a estudiantes universitarios vino al problema desde el otro lado.

En lugar de pedirles a las personas que estimaran la tasa base de un evento hipotético como el problema del cumpleaños, los investigadores les pidieron a los estudiantes que juzgaran si las coincidencias específicas eran al azar o no.

Un generador de eventos aleatorios es una máquina diseñada para producir eventos aleatorios, como mostrar los 1s o 0s del código binario en un orden aleatorio. Los investigadores mostraron algunos eventos aleatorios, así como algunos eventos que no fueron aleatorios. A los sujetos de prueba se les pidió que decidieran qué eventos eran aleatorios y cuáles no.

Los estudiantes fueron bastante precisos. Eran buenos para decidir qué coincidencias parecían aleatorias y cuáles parecían requerir alguna explicación, aunque no sabían cuál podría ser la explicación.

Si la coincidencia es aleatoria, "solo una coincidencia", entonces podemos descartarla. Si no es aleatorio, comenzamos a buscar explicaciones.

Si abres una puerta para salir y comienza a llover, eso sería "solo una coincidencia". No encontrarás una explicación causal para la correlación.

Si caminas afuera y un vecino dice "hola", tienes una causa para la intersección de tu caminar afuera y el saludo.

Si la coincidencia no es obviamente aleatoria ni obviamente explicable, entonces estamos tentados a preguntarnos sobre una causa. Eso es solo naturaleza humana.

Co-autor de Tara MacIsaac, reportera y editora de la sección Beyond Science de La Gran Época. Ella explora las nuevas fronteras de la ciencia, profundizando en ideas que podrían ayudar a descubrir los misterios de nuestro mundo.