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El término “alfabetización o cultura estadística” ha ido surgiendo para resaltar el hecho de que la estadística sea considerada como parte de la herencia cultural necesaria para el ciudadano educado (Batanero, 2002). El uso de dos terminologías, cultura o alfabetización, es debida, principalmente, a la traducción literal al castellano del término inglés “literacy”. La mayoría de los autores resaltan la traducción literal del término como “alfabetización”, aunque encontramos autores, como Batanero (2002), que traducen el término como “cultura”. Una de las causas del uso del término “cultura” puede ser debida a la concepción peyorativa del término “analfabeto” en castellano. Otro motivo sería, como indica Rumsey (2002), que el uso dela noción “alfabetización estadística” es demasiado amplio.

A lo largo de estos años, se han presentado definiciones o modelos para representar la alfabetización estadística. A continuación, presentamos, ordenados por fecha de publicación, algunos de los más destacados.

La primera definición sobre alfabetización estadística, que podemos considerar como relevante, es la descrita por Wallman (1993), quien define la alfabetización estadística como:“la habilidad de entender y evaluar críticamente los resultados estadísticos que inundan nuestra vida diaria, unida a la habilidad de apreciar las contribuciones que el razonamiento estadístico puede hacer en público y en privado a las decisiones personales y profesionales”.

Watson (1997) describe un modelo, aplicado a la enseñanza de la estadística, que comprende las habilidades necesarias para interpretar la información estadística presentada en la sociedad. El modelose representa en una jerarquía de tres componentes o niveles: a) una comprensión básica de la terminología estadística, b) una comprensión del lenguaje probabilístico y estadístico, así como de los conceptos cuando éstos se presentan en un contexto social más amplio, por ejemplo, los medios de comunicación o el trabajo y c) un cuestionamiento o actitud crítica hacia argumentos o afirmaciones hechas sin fundamento estadístico.

Schield (1999) define la alfabetización estadística como la habilidad de utilizar argumentos críticos en razonamientos usando la estadística como evidencia. El autor argumenta que para no ser estadísticamente analfabeto hay que realizar un razonamiento estadístico crítico, tomándola como otra competencia más, como puede ser hablar, leer o escribir. Para el autor, la alfabetización estadística implica principalmente dos habilidades lectoras, la comprensión y la interpretación.

En la literatura destaca la descripción desarrollada por Gal (2002), cuyo modelo, basado en el de Watson (1997), incluye destrezas estadísticas y matemáticas, habilidades básicas de lectura, conocimiento del contexto, capacidad crítica referida a los conocimientos estadísticos, disposiciones hacia el uso de la estadística, creencias y actitudes, que se espera tengan los ciudadanos. Este modelo distingue dos componentes básicos interrelacionados: a) “capacidad para interpretar y evaluar críticamente la información estadística, los argumentos apoyados en datos o los fenómenos estocásticos que las personas pueden encontrar en diversos contextos, incluyendo los medios de comunicación, pero no limitándose a ellos, y b) capacidad para discutir o comunicar sus opiniones respecto a tales informaciones estadísticas cuando sea relevante” (Gal, 2002).

Todas las definiciones anteriores destacan que la cultura estadística es algo más que capacidad de cálculo y conocimiento de definiciones. Como indica Batanero (2002), el objetivo principal no es convertir a los futuros ciudadanos en “estadísticos aficionados”, puesto que la aplicación razonable y eficiente de la estadística para la resolución de problemas requiere un amplio conocimiento de esta materia y es competencia de los estadísticos profesionales. Tampoco se trata de capacitarlos en el cálculo y la representación gráfica, puesto que los ordenadores hoy día resuelven este problema. Lo que se pretende es proporcionar una cultura estadística para que el ciudadano pueda desempeñar su papel en la sociedad.

Otros autores, como Ben-Zvi y Garfield (2004), Watson (2006) o Chick y Pierce (2011) enfatizan que para ser estadísticamente culto se requiere tener comprensión y conocimientos de estadística, aritmética, alfabetización general, representación gráfica y realización de resúmenes, en un entorno personal. Además, incluyen la capacidad de cuestionar la recogida de datos, evaluar sus interpretaciones, las consecuencias de ellos e identificar sus limitaciones.

Garfield, delMas y Chance (2003) consideran la alfabetización estadística como la capacidad de comprender la información estadística presente en contextos cotidianos. Por ello, se requiere de habilidad para organizar y representar los datos, junto con un manejo de conceptos, vocabulario y símbolos estadísticos, al igual que el reconocimiento de la probabilidad como una medida de incertidumbre.

En el mismo año, Watson y Callingham (2003) proponen un modelo con seis niveles jerárquicos que representan una alfabetización estadística cada vez más sofisticada, ligada principalmente, con el contexto y la crítica: 1) Nivel Idiosincrásico: este nivel parte de las habilidades adquiridas en un determinado contexto, por ejemplo, el uso de terminología o destrezas matemáticas básicas asociadas con la lectura de datos. 2) Nivel Informal: en este nivel se requiere de un compromiso coloquial o informal con el contexto, en el que a menudo se reflejan creencias intuitivas no estadísticas, elementos básicos de terminología y algunas configuraciones complejas; por ejemplo, el uso de cálculos sencillos a partir de las tablas, gráficos y el cálculo de resultados sencillos. 3) NivelInconsistente: en este nivel se espera un compromiso selectivo con el contexto, un reconocimiento apropiado de las conclusiones, pero sin justificación y un uso cualitativo y no cuantitativo de las ideas estadísticas. 4) Nivelconsistente no crítico: en este nivel se requiere un compromiso apropiado, pero no crítico con el contexto, múltiples aspectos del uso de la terminología, la apreciación de la variabilidad del azar y las habilidades estadísticas asociadas con la media, las probabilidades simples y las características del gráfico. 5) NivelCrítico: este nivel requiere una intervención crítica y cuestionada de los elementos estadísticos en contextos familiares y no familiares, que no impliquen razonamiento proporcional, pero que impliquen el uso apropiado de la terminología, la interpretación cualitativa del azar y la apreciación de la variación. 6) Nivel matemático crítico:en este nivel se exige un planteamiento crítico, cuestionando el compromiso con el contexto, utilizando el razonamiento proporcional (particularmente en los medios o contextos fortuitos), mostrando la apreciación de la necesidad de incertidumbre al hacer predicciones e interpretando aspectos sutiles del lenguaje. De acuerdo con este modelo, sería deseable que los ciudadanos posean una apreciación de cada nivel con el fin de que sean capaces de desarrollar conocimientos y habilidades estadísticas, comunicar ideas y ser críticos.

En los últimos años han aparecido algunas definiciones, adaptaciones de las anteriores, que focalizan su definición en aspectos críticos. Franklin et al. (2005) definen la alfabetización estadística como la interpretación de la información estadística “crítica” a la que nos enfrentamos en los medios de información, ya sea cuando leemos información económica, utilizamos datos en el aula, los vemos en películas, deportes, alimentación, etc., cuya percepción puede quedar afectada por lainterpretación que se realice. Por tanto, para ser un ciudadano estadísticamente culto es necesario que comprenda el lenguaje básico de la estadística, por ejemplo, saber qué significan los términos, símbolos, gráficos e ideas fundamentales de la estadística.

Schmit (2010) define la alfabetización estadística como la capacidad de leer e interpretar estadísticas resumidas en los medios de comunicación y estudios, siendo el puente entre la información cuantitativa y el significado social.

Para Burril y Biehler (2011) la alfabetización estadística es una combinación de cinco componentes, todos necesarios y relacionados: 1) Conocimiento de por qué los datos son necesarios y cómo se producen; 2) Familiaridad con los términos básicos y las ideas relativas a la estadística descriptiva; 3) Familiaridad con los términos básicos y las ideas relativas a muestras, gráficas y tablas; 4) Comprensión básica de nociones de probabilidad y 5) Conocimiento de cómo las conclusiones estadísticas o inferencias son alcanzadas.

Batanero et al. (2013) van más allá del término cultura estadística y definen el “sentido estadístico”, término que engloba a la cultura estadística, para mostrar la interacción de lacomprensión de las ideas estadísticas fundamentales, la competencia en el análisis de datos y el razonamiento a partir de los datos, para tomar decisiones acertadas en situaciones inciertas.

El proyecto Oceans of Data Institute (2015) realizó una definición de quien sería un individuo estadísticamente alfabetizado. Según los autores, éste sería un individuo que entiende, explica y documenta la utilidad y las limitaciones de los datos al convertirse en un consumidor crítico, que controla sus datos personales, busca su sentido y toma decisiones basadas en ellos. Es decir, un individuo que sabe leer los datos, puede identificar,recopilar, evaluar, analizar, interpretar, presentar y proteger esos mismos datos.

Como indican Nicholson, Ridgway y McCusker (2013) y Wild (2017) la alfabetización estadística está en continuo cambio, las nuevas formas de comunicación y discurso, y las nuevas formas de visualización e interacción humana con datos conlleva que aquello que era de utilidad hace unos años, puede que no lo sea ahora. Los autores proponen que la alfabetización estadística debe centrarse en la comprensión personal de los datos y su utilidad. Pero dando más relevancia a aquellos elementos de la alfabetización estadística que no estén condicionados por los avances tecnológicos y/o cambios sociales.

Gould (2017) aboga por una definición que incluya unos principios mínimos:  1) Comprender quién recopila datos, por qué los recogen y cómo se recogen. 2) Saber analizar e interpretar datos de muestras aleatorias y no aleatorias. 3) Comprender los problemas de privacidad y propiedad de los datos. 4) Saber cómo crear representaciones descriptivas básicas de los datos para responder a las preguntas sobre los procesos de la vida real 5) Comprender la importancia de la procedencia de los datos. 6) Entender cómo se almacenan los datos. 7) Entender cómo las representaciones realizadas por ordenadores pueden variar y por qué los datos a veces se alteran antes del análisis. 8) Comprender algunos aspectos del modelado predictivo.

Prodromou y Dunne (2017) proponen unos elementos y disposiciones que introducen nuevos constructos y principios que adaptan las definiciones anteriores a la era de los datos abiertos (disponibles de forma libre para todo el mundo). Prodromou y Dunne presentan dos ramas: 1) Elementos de conocimiento, compuesto a su vez de: i) Grandes ideas: datos abiertos, datos grandes,conjuntos de datos variables, visualización de datos, correlación y causalidad. ii) Lenguaje. iii) Contexto. iv) Vista crítica de los datos. 2) Elementos de disposición: i) Capacidad para considerar el contexto, la correlación, la causalidad.ii) Capacidad para evaluar datos:evaluar la calidad de la evidencia, como buscar información sobre las fuentes de datos; concebir las estadísticas como modelos para ajustar los datos; y percibir las estadísticas como orientadas a la acción y visualización de los datos, por lo que se necesitará una comprensión de las técnicas adecuadas para analizar datos de gran volumen. 

Schield (2017)considera dos definiciones en función de si se considera como habilidad o como disciplina: 1) Como habilidad, la alfabetización estadística es la capacidad de leer e interpretar las estadísticas más relevantes para los consumidores y los tomadores de decisiones. 2) Como disciplina, la alfabetización estadística estudia el significado de las estadísticas máspertinentes para los consumidores y los tomadores de decisiones. 

Como vemos, la definición de que es ser estadísticamente alfabeto o culto, es una tarea ardua, aunque, por lo general, las diferentes definiciones publicadas en la literatura son variaciones o simples puntos de vista de definiciones anteriores, principalmente la de Wallman, (1993). Por ejemplo, la definición de Sutherland y Ridgway (2017) incide en que la definición de Wallman es demasiado pasiva ya que utiliza verbos como'Comprender', 'apreciar' y 'evaluar' que no reflejan la participación activa del consumidor de datos. Como indica Schield (2017), hay una dificultad para llegar a un acuerdo sobre una definición, que sea aceptada de forma general. Razón por la que el proyecto GAISE (2016) en su nueva edición, enfatiza más en el pensamiento estadístico que en la alfabetización, al contrario de la versión GAISE (2005). El porqué de tantas definiciones no está claro, pero como señala Schield, quizás puede ser debido a que la alfabetización estadística implica dos palabras y no hay acuerdo sobre si el término alfabetización es primario o secundario respecto del término estadístico. 

En el presente estudio se considera esencial distinguir, al menos, cuatro niveles de conocimiento, competencia y disposición sobre el tratamiento e interpretación de los datos, relacionados con el sentido estadístico. El primer nivel, que se asocia propiamente al de alfabetización estadística, se corresponde con el sentido estadístico (Batanero, 2013) que se puede y debe desarrollar en los niveles de educación primaria y secundaria obligatoria. De este modo se liga a la cultura estadística que debe tener cualquier ciudadano. Un segundo nivel corresponde al sentido estadístico que se debe desarrollar en bachillerato y estudios universitarios de carácter general, no ligados a ninguna especialización, que son preparatorios para cursos especializados posteriores. Un tercer nivel se puede asociar al sentido estadístico desarrollado en cursos especializados para el ejercicio profesional (psicólogos, economistas, biólogos, etc.) en los cuales los problemas y técnicas estadísticas que se estudian y deben dominarse pueden ser avanzadas, pero con tratamientos no necesariamente formales y ligados a los contextos de aplicación. El cuarto nivel corresponde al profesional que aborda cualquier problema con métodos formales generales y desarrolla nuevos recursos para su resolución cuando sea necesario. En el siguiente apartado analizamos con más detalle los componentes del sentido estadístico que corresponden al primer nivel, esto es, a la alfabetización estadística.