Un problema enorme en la comunicación de los resultados de los cálculos estadísticos a los medios y al público es cómo comunicamos la incertidumbre. Ciertamente, a la mayoría de los medios de comunicación parece gustarles un número duro y rápido, aunque, salvo en un número relativamente pequeño de casos, los números siempre tienen cierta incertidumbre.
Entonces, ¿cómo podemos nosotros, como estadísticos (o científicos que describen el trabajo estadístico), comunicar mejor nuestros resultados, manteniendo la incertidumbre intacta y haciéndola significativa para nuestra audiencia?
Me doy cuenta de que esto no es realmente una pregunta de estadística, sino una pregunta de psicología sobre estadísticas, pero ciertamente es algo que preocupará a la mayoría de los estadísticos y científicos. Me imagino que las buenas respuestas podrían hacer referencia a la investigación psicológica más que a los libros de texto de estadísticas ...
Editar: según la sugerencia del usuario 568458, un estudio de caso puede ser útil aquí. Si es posible, mantenga las respuestas generalizables a otras áreas.
El caso particular que me interesa sirve como un buen ejemplo: la comunicación de la ciencia del clima a los políticos y al público en general, a través de los medios de comunicación . En otras palabras, como científico, es su trabajo transmitir información a un periodista de tal manera que tengan pocas dificultades para transmitir esa información al público con precisión, es decir, la verdad, aunque no necesariamente toda la verdad, que Por lo general, no cabe en un bocado de noticias.
Algunos ejemplos particularmente comunes podrían ser la comunicación de la incertidumbre en la estimación del grado de calentamiento durante el resto del siglo, o en la mayor probabilidad de un evento climático extremo específico (es decir, en respuesta a un "¿fue esta tormenta causada por el cambio climático? "tipo de pregunta).
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Respuestas:
En eso ha estado trabajando Gerd Gigerenzer en el pasado: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1
Edite para resumir lo que creo que podría ser lo que significa Gigerenzer:
Según tengo entendido, Gigerenzer propone comunicar el riesgo de manera diferente. De la manera tradicional, se informa que un tratamiento (está en las estadísticas médicas) tiene el efecto de reducir una enfermedad en un cierto porcentaje. Por ejemplo, "comer 100 plátanos al día reduce el riesgo de contraer cáncer de uñas en un 50%". Parece que este es un gran beneficio de comer plátanos. El problema es que la prevalencia del cáncer de uñas no es exactamente alta. Supongamos que hay una enfermedad llamada "cáncer de uñas de los pies" y su prevalencia es de 1 de cada 100000 personas. Gigerenzer propone informar la probabilidad absoluta de contraer cáncer de uña antes y después, por ejemplo, "reduce el riesgo de contraer cáncer de uña del pie del 0,001% al 0,0005%", lo cual es mucho menos impresionante en el caso de enfermedades raras.
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En 2003 hubo una serie en el Journal of the Royal Statistical Society (A) sobre la Comunicación de Riesgos.
La referencia que tengo para el primero es:
A partir de ahí, probablemente pueda encontrar la serie completa y pueden ser de interés para esta pregunta.
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Creo que el público en general puede entender más fácilmente la terminología de las carreras de los corredores de apuestas, por ejemplo, se podría decir que las posibilidades de que ocurra algún evento específico son 50-50 o, como otro ejemplo, puede haber una probabilidad de 9-1 de que un efecto estar dentro de un rango establecido, con un riesgo de 100-1 de que ocurra algún evento específico bastante improbable. Esto debe equilibrarse con el riesgo, en el sentido de los posibles beneficios o daños que puedan surgir. Por ejemplo, si uno cruza una calle como peatón sin mirar, puede tener suerte el 75% del tiempo, pero las consecuencias de un accidente podrían ser catastróficas.
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