¿Estamos entrenando bien a nuestros ingenieros en Estadística Inferencial?
El año pasado iniciaba en un curso de Estadística Inferencial en nuestra oficina. Decidí iniciar con conceptos básicos e hice algunas preguntas para ver el nivel de conocimiento de los participantes. El grupo era pequeño y había profesionales de varias disciplinas. Les pregunté si creían que se podía conocer las características de una población a través de una muestra, y la respuesta fue un categórico NO; En ese momento estaba yo mostrando una diapositiva en la que se podía leer esa misma pregunta y la imagen del ojo de lo que muy probablemente era un cocodrilo o un caimán y que reproduzco junto a este texto.
A continuación les pedí que identificaran al animal de la diapositiva y hubo acuerdo unánime de que el animal era muy probablemente un lagarto (Crocodylus acutus o Caiman crocodilus). Los nombres científicos los menciono para decir que el primero es una especie que está en riesgo y el otro no, y de paso hacer conciencia ecológica.
La estadística inferencial tiene como propósito generalizar los resultados de una muestra a toda una población, y lo que me llamó la atención fue que nadie en la sala consideró que fuera factible hacerlo. Reflexionando sobre la respuesta a mi pregunta, concluí que esta percepción estaba influenciada por los procesos de elecciones nacionales o cantonales, durante los cuales se hacen cantidad de encuestas que pretenden, mediante inferencia, determinar las preferencias de voto de los ciudadanos, y que dada la volatilidad los resultados tienen una vida útil muy corta.
La respuesta me dejó claro que el grupo no tenía suficiente conocimiento del tema y que había que comenzar por lo más básico.
¿Por qué profesionales graduados en disciplinas científicas no tienen un dominio profundo de temas de Inferencia Estadística?
Algunos estudios recientes (y que me llegó a las manos en forma de video) afirman que los 10 puestos más demandados en el año 2010 no existían el en año 2004. En este momento debemos preparar profesionales para trabajos que no existen, prepararlos para que dominen tecnología que no se ha inventado y para resolver problemas que todavía no se conocen.
Esos mismos estudios estiman que los estudiantes hoy tendrán entre 10 y 14 trabajos distintos para cuando cumplan 38 años. Además afirman que uno de cada cuatro trabajadores tiene menos de un año de estar con su empleador actual (considerando que algunas empresas son totalmente nuevas, puede que este estimado sea una gran subestimación) y que el 50% de los trabajadores tiene menos de cinco años.
¿Qué van a enseñar las universidades en el futuro? ¿Qué estudiarán los muchachos en las universidades? Yo no tengo respuestas sólo preguntas en este momento.