Estadística
Es inevitable que se deban hacer suposiciones al trabajar con cualquier tipo de datos. Los datos suelen ser, por su propia naturaleza, incompletos e imperfectos. En cualquier caso, nuestro trabajo consiste en interpretarlos y extraerles significado lo mejor que podamos.
Sin embargo, siempre existe el riesgo de que suposiciones erróneas sobre los datos distorsionen el resultado final hasta tal punto que éste sea engañoso o, peor aún, completamente carente de sentido.
Yo diría que esto le puede pasar tanto a profesionales experimentados como a aquellos nuevos en el campo.
Pero ¿cómo ocurre esto? ¿Y qué se puede hacer para mitigarlo?
Al principio de mi carrera, fui ingeniero y me ocupé de la aerodinámica experimental, lo que requería el procesamiento y la interpretación de enormes cantidades de datos experimentales imperfectos extraídos del mundo real.
Había un mantra muy comúnmente usado en la oficina donde trabajaba (he suavizado el verdadero dicho, siéntete libre de insertar tu propio insulto según corresponda):
La Asunción es la madre de todo **Errores realmente graves**