{"id":15515,"date":"2020-04-02T09:38:41","date_gmt":"2020-04-02T09:38:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/?p=15515"},"modified":"2024-02-02T11:57:55","modified_gmt":"2024-02-02T11:57:55","slug":"falacias-logicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/falacias-logicas\/","title":{"rendered":"Las falacias l\u00f3gicas en el an\u00e1lisis de datos"},"content":{"rendered":"\n

Introducci\u00f3n: Navegando por el Laberinto de las Falacias L\u00f3gicas en el An\u00e1lisis de Datos Empresarial<\/h2>\n\n\n\n

En el din\u00e1mico mundo de los negocios de hoy, donde los datos son el nuevo oro, caer en el laberinto de las falacias l\u00f3gicas puede ser un error costoso y, a menudo, inadvertido. Las falacias l\u00f3gicas en el an\u00e1lisis de datos empresarial son como espejismos enga\u00f1osos en un desierto de informaci\u00f3n: pueden parecer reveladoras y convincentes, pero al seguirlas, las empresas pueden desviarse hacia conclusiones err\u00f3neas y decisiones estrat\u00e9gicas equivocadas.<\/p>\n\n\n\n

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Dar a las personas software de an\u00e1lisis y esperar que sobresalgan en la ciencia de datos es como darles un estetoscopio y esperar que sobresalgan en medicina.<\/p>\nBob Hayes<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Las estad\u00edsticas son n\u00fameros<\/h2>\n\n\n\n

Cabe recordar una cosa: las estad\u00edsticas son simplemente n\u00fameros. Y porque son n\u00fameros, parecen hechos. Mas aun, hechos naturales, intocables.
La forma en que elegimos interpretar los n\u00fameros depende de nosotros y una herramienta mental clave: el pensamiento cr\u00edtico. Es hora de pensar en como pensamos.
No nos desviaremos demasiado ni al campo de la estad\u00edstica, ni a la matem\u00e1tica, psicolog\u00eda o filosof\u00eda. Pero cuantos mas modelos mentales integremos, mejor podremos interpretar la informaci\u00f3n que tenemos delante.
Las estad\u00edsticas no son hechos. Son interpretaciones. No son fen\u00f3menos naturales completos. Son las personas las que eligen que datos recoger, como calcularlos, cual de los resultados compartir\u00e1n y como los describir\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n

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Un ejemplo de relevancia y narrativa<\/h3>\n\n\n\n

Al consultar un gr\u00e1fico, tenemos que preguntarnos si es relevante para la pregunta que queremos contestar.
El grafico de ventas acumuladas es una soluci\u00f3n perfecta para mejorar la narrativa, cuando las ventas no son prometedoras. A diferencia de un gr\u00e1fico, que representa las ventas por cuatrimestre, este siempre ser\u00e1 creciente, ya que va acumulando las ventas. Si queremos saber si las ventas han mejorado, aumentando o disminuido, este grafico no nos dar\u00e1 informaci\u00f3n relevante. Lee m\u00e1s sobre las m\u00e9tricas vanidosas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

10 Falacias l\u00f3gicas<\/h2>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son las falacias l\u00f3gicas?<\/em>
Una falacia l\u00f3gica es un fallo en el razonamiento. Las falacias l\u00f3gicas son como trucos o ilusiones de nuestro pensamiento.<\/p>\n\n\n\n

Or\u00edgenes<\/h3>\n\n\n\n

Arist\u00f3teles es el primer fil\u00f3sofo conocido en establecer una lista de falacias l\u00f3gicas<\/a>. Estas falacias son errores comunes cometidos al discutir y pensar. Ser consciente de estos errores es extremadamente \u00fatil para agudizar nuestra capacidad anal\u00edtica.
Desarrollar la conciencia del pensamiento se conoce como metacognici\u00f3n y es un componente clave para el pensamiento cr\u00edtico.
Cuando se trata de analizar datos o evaluar una conclusi\u00f3n a partir de los datos o modelos presentados, vale la pena tener en cuenta la fiabilidad de lo que se presenta.
Entre los errores m\u00e1s habituales est\u00e1n la calidad de los datos, problemas en el desarrollo del modelo y en la interpretaci\u00f3n de los resultados.<\/p>\n\n\n\n

1. La falacia de la evidencia incompleta<\/h3>\n\n\n\n

Es la selecci\u00f3n de un cl\u00faster de datos para adaptarlo a nuestro argumento, o encontrar un patr\u00f3n que se ajusta a una presunci\u00f3n.<\/em>
En la primera de nuestra lista de falacias l\u00f3gicas, se utiliza demostrar un argumento, o usar el sesgo de confirmaci\u00f3n y el razonamiento motivado en lugar del razonamiento deductivo en su an\u00e1lisis. Puede implicar la b\u00fasqueda de patrones, pero ignorando las contradicciones.<\/p>\n\n\n\n

2. La falacia del jugador o falacia de Montecarlo<\/h3>\n\n\n\n

Creer que los sucesos pasados afectan a los futuros en lo relativo a actividades aleatorias, como en muchos juegos de azar, como los giros de la ruleta.<\/em>
Entonces, aunque puede haber una peque\u00f1a posibilidad de que salgan caras 20 veces seguidas si lanzas una moneda, las posibilidades de que salgan caras en cada lanzamiento individual siguen siendo 50\/50, y no se ven influenciadas por lo que sucedi\u00f3 antes.
La falacia de la mano caliente<\/strong> es la falacia inversa del jugador. Pensamos que una cadena improbable de \u00absuerte\u00bb seguir\u00e1 vigente.<\/p>\n\n\n\n

3. Blanco o negro o \u201cEl falso dilema\u201d<\/h3>\n\n\n\n

La falsa dicotom\u00eda o asumir \/ establecer un estado binario cuando no hay ninguno.<\/em>
Presentar dos estados alternativos como las \u00fanicas posibilidades, cuando en realidad existen m\u00e1s posibilidades.
Tambi\u00e9n conocido como el falso dilema, esta t\u00e1ctica insidiosa tiene la apariencia de formar un argumento l\u00f3gico, pero bajo un escrutinio m\u00e1s detallado se hace evidente que hay m\u00e1s posibilidades que la opci\u00f3n que se presenta. El pensamiento binario, en blanco y negro, no permite las diferentes variables, condiciones y contextos en los que existir\u00edan m\u00e1s que las dos posibilidades presentadas. Enmarca el argumento de manera enga\u00f1osa y oscurece el debate racional y honesto.<\/p>\n\n\n\n

4. La falacia de la autoridad<\/h3>\n\n\n\n

Si una autoridad piensa algo, debe ser cierto.<\/em>
Es importante tener en cuenta que esta falacia no debe usarse para descartar las afirmaciones de los expertos o el consenso cient\u00edfico. Las apelaciones a la autoridad no son argumentos v\u00e1lidos, pero tampoco es razonable ignorar las afirmaciones de los expertos que tienen un conocimiento profundo demostrado a menos que uno tenga un nivel similar de comprensi\u00f3n y  acceso a evidencia emp\u00edrica.
Sin embargo, es totalmente posible que la opini\u00f3n de una persona o instituci\u00f3n de autoridad sea err\u00f3nea. Por lo tanto, la autoridad que posee dicha persona o instituci\u00f3n no tiene ninguna relaci\u00f3n intr\u00ednseca con respecto a si sus afirmaciones son verdaderas o no.
 <\/strong><\/p>\n\n\n\n

5. Subirse al Carro<\/h3>\n\n\n\n

Apelar a la popularidad o al hecho de que muchas personas hacen algo como un intento de<\/em> validaci\u00f3n.
El fallo en este argumento es que la popularidad de una idea no tiene absolutamente ninguna relaci\u00f3n con su validez.
Si lo hiciera, entonces la Tierra se habr\u00eda quedado plana durante la mayor parte de la historia para acomodar esta creencia popular.<\/p>\n\n\n\n

6. Incredulidad personal<\/h3>\n\n\n\n

Tener dificultad de entender o no saber c\u00f3mo funciona algo y concluir que probablemente no sea cierto.<\/em>
Los temas complejos como la evoluci\u00f3n biol\u00f3gica a trav\u00e9s de la selecci\u00f3n natural requieren cierta comprensi\u00f3n antes de poder hacer un juicio informado sobre el tema en cuesti\u00f3n; esta falacia generalmente se usa en lugar de esa comprensi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

7. El hombre de paja<\/h3>\n\n\n\n

El acto de tergiversar el argumento de alguien para que sea m\u00e1s f\u00e1cil atacar.<\/em>
Al exagerar, tergiversar o simplemente inventar por completo el argumento de alguien, es mucho m\u00e1s f\u00e1cil presentar su propia posici\u00f3n como razonable, pero este tipo de deshonestidad sirve para socavar el debate racional honesto.
 <\/strong><\/p>\n\n\n\n

8. Ad hominem (del lat\u00edn \u2018contra el hombre)<\/h3>\n\n\n\n

Atacar el car\u00e1cter o los rasgos personales de tu oponente en un intento de socavar su argumento.<\/em>
Los ataques ad hominem pueden tomar la forma de atacar abiertamente a alguien o poner en duda de manera m\u00e1s sutil su car\u00e1cter o atributos personales como una forma de desacreditar su argumento. El resultado de un ataque ad hominem puede ser socavar el caso de alguien sin tener que comprometerse con \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

 <\/h3>\n\n\n\n

9. La correlaci\u00f3n y la causalidad<\/h3>\n\n\n\n

Presumir que una relaci\u00f3n real o percibida entre las cosas significa que una es la causa de la otra.<\/em>
La correlaci\u00f3n no implica causalidad. Las similitudes entre dos estad\u00edsticas o tendencias no implican que una haya causado a la otra.
Muchas personas confunden la correlaci\u00f3n (cosas que suceden juntas o en secuencia) con la causalidad (que una cosa realmente hace que ocurra la otra). A veces, la correlaci\u00f3n es una coincidencia, o puede ser atribuible a una causa com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n

10. La an\u00e9cdota<\/h3>\n\n\n\n

El uso de una experiencia personal o un ejemplo aislado en lugar de un argumento s\u00f3lido o evidencia convincente.<\/em>
Esta es una de las falacias l\u00f3gicas m\u00e1s comunes. A menudo es mucho m\u00e1s f\u00e1cil para las personas creer en el testimonio de alguien en lugar de comprender datos complejos y variaciones en un continuo. Las medidas cient\u00edficas cuantitativas son casi siempre m\u00e1s precisas que las percepciones y experiencias personales, pero nuestra inclinaci\u00f3n es creer lo que es tangible para nosotros y la palabra de alguien en quien confiamos sobre una realidad estad\u00edstica m\u00e1s \u00ababstracta\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

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