Besanko Capitulo 17

Diego Arbildua Vega
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Pensamiento visual y estadístico:
Mostrar información para la toma de decisiones
Jhon Snow y la epidemia de cólera.
La decisión de lanzar la nave espacial Challenger.
El argumento central es directo:

Una tarea analítica esencial en la toma de decisiones basada en evidencia es
entender como las cosas funcionan.
Tomar decisiones basado en evidencia requiere que esa evidencia sea apropiadamente
mostrada.
Lo que en teoría es razonable y obvio tal vez no pueda ser implementado en la práctica a la
hora de evaluar la información y tomar decisiones. Aquí vamos a ver dos casos complejos
sobre el análisis y la posterior muestra de la evidencia –La aclamada investigación sobre la
epidemia del cólera del Dr. John Snow y la desafortunada decisión de lanzar la nave
espacial Challenger.
Cuando razonamos sobre evidencia cuantitativa, ciertos métodos para mostrar esta
información y analizar los datos son mejores que otros.
Este capitulo examina el razonamiento grafico y estadístico usado en la toma de dos
decisiones de vida o muerte: como detener una epidemia de cólera en Londres y si lanzar o
no la nave espacial Challenger.
La epidemia de cólera en Londres, 1854
El Dr. John Snow describió –con un lenguaje preciso y elocuente de evidencias, números y
comparaciones- la severidad de la epidemia.
La enfermedad de cólera broto en la calle Broad Street del centro de Londres. John Snow
sospecho que el agua de un pozo comunitario de esa calle estaba contaminado. Al probar
muestras de agua de este pozo Snow no vio impurezas sospechosas y debido a esto no quiso
llegar a una conclusión. Esta ausencia de evidencia, sin embargo, no era evidencia de
ausencia.
Del registro general, Snow obtuvo un listado de 83 muertes de cólera. Cuando coloco estas
muertes en un mapa, estos datos mostraron un vínculo muy fuerte entre el cólera y el pozo
comunitario de la calle Broad Street.
Luego la teoría implicando al pozo en particular se comprobó por las covariaciones
observadas. Finalmente Snow describió sus descubrimientos a las autoridades responsables,
el pozo se clausuro y la epidemia llego a su fin.
Además de lo anterior, el resultado de esta intervención fue consistente con la creencia de
que el cólera era transmitido por agua impura.
Diego Arbildua Vega
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¿Por qué fue el misterio de cientos de años del cólera finalmente resuelto?
Más importante que nada, Snow tuvo una buena idea –una teoría causal sobre como se
propagaba la enfermedad- que lo guió en el proceso de reunir información y evaluar la
evidencia.
Junto con una buena idea y un problema preciso, hubo un buen método. El trabajo
detectivesco científico de Snow exhibió una inteligencia sobre la evidencia, una forma clara
y lógica de mostrar los datos y sus análisis:
1) Colocar los datos en el contexto apropiado para evaluar causa y efecto.
2) Realizar comparaciones cuantitativas. La pregunta profunda y fundamental en
estadística es “¿comparado con que?”, Por lo tanto, investigar la experiencia de
victimas del cólera es solo una parte de la búsqueda creíble de evidencia; Para
entender por completo la causa de la epidemia también se requería analizar a
aquellos que escaparon de la enfermedad.
3) Considerar explicaciones alternativas y casos contrarios. Algunas veces puede
ser difícil para los investigadores encontrarse con amenazas a sus conclusiones
como explicaciones alternativas y casos contrarios. Sin embargo, la credibilidad de
un reporte es mejorado por una cuidadosa evaluación de toda la evidencia relevante,
no solo la evidencia consistente con las explicaciones avanzadas por el reporte.
Irónicamente, el aspecto más famoso del trabajo de Snow es también la parte más
incierta de su evidencia: No esta del todo claro que el fin de la epidemia vino con el
cierre del pozo comunitario.
4) evaluación de posibles errores en los números reportados en los gráficos.
Explicación estadística a favor de snow = Al colocar los datos en gráficos con intervalos
de tiempo semanales se aprecia una fuerte caída de las tasas de muerte por cólera en el
momento que se cierra el poso común.
Explicación estadística en contra de snow = Lo que no se tomo en cuenta en el punto
anterior es que el cólera se demora en causar la muerte cerca de 2 días, por lo tanto el
agregado semanal puede resultar engañoso, si los datos se colocan en un grafico con
intervalos de tiempo diarios no se aprecia un cambio en la tasa de muertes en el momento
que se cierra el poso común, esta tasa ya venia en decrecimiento y el cierre del poso no
cambia la pendiente de esta tasa, por lo tanto el cierre del poso no habría afectado la tasa.
Snow dibujo un mapa de puntos marcando cada muerte individual. Este diseño tiene costos
y beneficios estadísticos: Los ritmos de las muertes no son mostrados, y un mapa así puede
volverse colapsado con tanto detalle; por el otro lado, los algunas veces engañosos efectos
de la agregación son evitados. Y por supuesto un mapa de puntos ayuda en la identificación
y análisis de casos individuales, evidencia esencial para los argumentos de Snow.
El gran problema es que el mapa de puntos falla en tomar en cuenta el número de gente
viviendo en un área que esta en riesgo de infectarse.
El mapa de Snow no responde totalmente la pregunta de “¿comparado con que?”.
El mapa de Snow no evalúa la variedad de densidades en población en el área alrededor del
pozo.
Agregaciones sobre el tiempo también pueden enmascarar detalles relevantes y generar
señales engañosas.
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Incluso frente a temas surgidos por criticas estadísticas modernas, permanece siendo cierto
la maravillosa forma del Dr. Snow mostró exactamente como el cólera era transmitido y
por lo tanto prevenido.
La decisión de lanzar la nave espacial Challenger
En enero de 1986, la nave espacial Challenger exploto y 7 astronautas murieron debido a
que dos anillos de goma se filtraron. Estos anillos habían perdido su elasticidad debido a
que la nave fue lanzada en un día muy frió. Las temperaturas ambientales estaban muy
bajas y estos anillos estaban con temperaturas aun mas bajas, menos de 20ºF.
Un día antes del vuelo, los ingenieros que diseñaron el cohete, preocupados por que los
anillos no sellarían a esas temperaturas, se opusieron al lanzamiento.
Presentaron 13 cartas enviadas a la NASA con la evidencia. Un alto oficial de la NASA
respondió que estaba sorprendido por la recomendación de no lanzar e indico que los
creadores del cohete, Morton Thiokol, deberían reconsiderar, incluso aunque esta fue la
única recomendación de no lanzar en 12 años de Morton Thiokol. Reevaluando la situación
después de estas respuestas escépticas, los dirigentes de Thiokol cambiaron sus mentes y
decidieron que ahora favorecerían lanzar al día siguiente. Ellos dijeron que la evidencia
presentada por los ingenieros no era concluyente sobre que las bajas temperaturas estaban
relacionadas con el problema de los anillos.
La causa inmediata del accidente –una falla en los anillos- fue rápidamente obvia. Pero
cuales son las causas generales, las lecciones del accidente? Y cual es el significado del
Challenger?.
En las escuelas de dirección, el accidente sirve como un caso de estudio para reflexiones
sobre pensamiento en grupo, toma de decisiones técnicas frente a presiones políticas y
fallas burocráticas para comunicar. Para los autores de libros de ingeniería y para el físico
Richard Feynman, el accidente del Challenger simplemente confirmo lo que ya sabían:
Terribles consecuencias resultan cuando ingenieros heroicos son ignorados por
administradores villanos.
Dejando de lado las causas indirectas culturales del accidente, hubo una clara causa
aproximada: una inhabilidad de evaluar la relación entre las bajas temperaturas y el daño a
los anillos en vuelos anteriores, Tal análisis preliminar habría revelado que este vuelo
estaba en gran riesgo.
Realizados en unas cuantas horas, las cartas fueron enviadas a la NASA y discutidas en dos
largas conferencias telefónicas entre Thiokol y la NASA en la noche anterior al
lanzamiento. Las cartas no fueron convincentes; los argumentos contra el lanzamiento
fallaron; el Challenger exploto.
Estas cartas tienen debilidades:
1) El titulo de la carta no proveía nombres de la gente que preparo el material.
2) Va directamente a la amenaza inmediata de la nave mostrando un historial de
anillos erosionados en lanzamientos anteriores. La carta no provee datos sobre la
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posible causa (Temperatura). Otro impedimento para entender es que el mismo
cohete tenía 3 nombres distintos.
El efecto vital de las bajas temperaturas no se logra relacionar bien en ninguna de las cartas.
Se dejo afuera 22 vuelos anteriores de naves espaciales y su variación de temperatura y
desempeño de los anillos. Un vistazo cuidadoso a esta evidencia habría hecho claros los
peligros de un lanzamiento con bajas temperaturas.
Las 13 cartas fallaron en detener el lanzamiento, aunque, como se vio luego, los ingenieros
habían llegado a la conclusión correcta, tenían la teoría correcta y estaban pensando
causalmente, pero no estaban mostrando causalmente.
Cuando se evalúa la evidencia, es útil ver una matriz completa de datos, todas las
observaciones para todas las variables, esos números privados desde donde las muestras
públicas son construidas. Sin saber que resultara.
Los gráficos de la epidemia del cólera y de la nave espacial y muchos otros sugieren esta
conclusión: Hay formas correctas y formas incorrectas de mostrar datos; hay formas que
revelan la verdad y otras que no. Y, si el tema es importante, entonces lograr la forma de
mostrar las evidencias bien o mal pueden tener probablemente consecuencias enormes.
Cuando se mostraron las evidencias en las investigaciones posteriores al accidente fue con
diapositivas que mostraban dibujos de cohetes con varios datos insertados en los dibujos. El
diseño pobre hacia imposible aprender que estaba pasando, en particular:
1) Los títulos que desaparecían. En las audiencias, estas cartas fueron presentados
con un proyector, que mostraba una imagen y luego la otra como una diapositiva,
haciendo difícil que se pudiera comparar o relacionar una imagen con la otra.
2) Cartas Basura. Un buen diseño trae atención absoluta a los datos.
3) Falta de claridad de describir causa y efecto. Colocando los números de las
temperaturas de lado obscurecía la variable causal.
4) Orden incorrecto. La falla fatal es el ordenamiento de los datos.
Incluso luego de los arreglos, la presentación con cohetes pequeños permanece ludiera y
corrupta. El exceso de originalidad artística solo juega con la información. Es mejor
olvidarse de los diseños que involucran tales iconos y símbolos, en la mayoría de los casos
los datos solo necesitan una tabla ordenada para revelar las relaciones.
En una reunión de la comisión investigadora del accidente. El físico Richard Feynman llevo
a cabo una famosa demostración que dejo clara la relación entre el frió y la perdida de
elasticidad en los anillos de goma. Tomo un pedazo de goma de los anillos y lo introdujo en
un vaso con hielo, luego de un rato lo saco y lo mantuvo en su mano para mostrar la
lentitud con la que recuperaba su forma original.
Este experimento, sin embargo, esta lleno de fallas. No responde las preguntas de
“¿comparado con que?, ¿a que ritmo?”.