Siempre que publico alguna información sobre la relación entre ciertos hábitos (o características) y la salud, recibo comentarios que apuntan a las excepciones para intentar invalidar la observación general.
Por ejemplo, hace unos días publiqué un video con estudios que encuentran mayor longevidad en las personas bajas.
Y muchos me escribieron con ejemplos de personas altas que habían tenido vidas largas (o de personas bajas con vidas cortas).
En mi libro Sabia Mente explico el concepto de distribución normal, que mucha gente parece ignorar.
Lo resumo en este artículo para poder redirigir a las personas que realicen este tipo de comentarios en el futuro. Espero que sea útil :).
La Distribución Normal
En el siglo XIX los científicos sociales empezaron a agregar los datos que recopilaban sobre los ciudadanos.
Para su sorpresa, donde solo esperaban ver caos y desorden, encontraban siempre los mismos patrones.
Pocas personas se obsesionaron más con estas mediciones que Francis Galton, el primo de Charles Darwin. Medía la altura de las personas, pero también el tamaño de sus cabezas y sus narices. Analizaba las veces que la gente se movía mientras escuchaba una melodía, y también la belleza de las mujeres que pasaban por su calle.
Y, lo sorprendente es que, midiera lo que midiera, encontraba siempre un orden similar. Las medidas se distribuían alrededor de un valor promedio, formando una especie de campana simétrica.
Esta distribución es tan común, en contextos naturales y sociales, que se denomina sencillamente distribución normal.
Conocer esta distribución nos ayuda también a interpretar mejor las diferencias entre grupos.
Comparando Grupos
Por ejemplo, si decimos que el ejercicio alarga la vida, alguien propondrá un contraargumento: «pues mi amigo era muy deportista y se murió de cáncer con cincuenta años».
Lo cual puede ser cierto, pero no invalida para nada la afirmación anterior.
Si creásemos dos grupos de personas similares con una sola diferencia: que unos hacen ejercicio y otros no, y registrásemos después la edad a la que mueren, obtendríamos dos distribuciones normales, con una forma similar, pero con una media distinta.
La edad media de muerte de las personas deportistas sería mayor, es decir, la curva estaría desplazada hacia la derecha, pero veríamos un solape importante entre ambas curvas: habría personas deportistas que mueren antes que muchas personas sedentarias y personas sedentarias que viven más que la media de las personas deportistas.
Sin embargo, es evidente que si estás en el grupo de las personas deportistas tienes más probabilidades de vivir más años. En otras palabras, puedes elegir la curva de distribución en la que quieres estar, pero no dónde caerás finalmente dentro de esa distribución.
Otro ejemplo, si dibujas las curvas de altura de hombres y mujeres, verás que la curva de los hombres está desplazada hacia la derecha. Es decir, los hombres son más altos que las mujeres, pero también verás bastante solape.
Hay mujeres más altas que muchos hombres y hombres más bajos que muchas mujeres. Pero la media de las curvas es distinta.
Simplificadores y Negacionistas
Al comparar grupos, la gente comete dos errores principales.
Algunos tienden a simplificar en exceso. Los llamaremos simplificadores. Por ejemplo, si escuchan que los chinos son mejores en matemáticas que los europeos, tienden a formarse prejuicios generales: al ver un chino asumirán que es bueno en matemáticas, y al ver a un europeo asumirán que es peor.
Es decir, su cerebro se queda con las medias y se olvida de las distribuciones.
La realidad, al igual que en los ejemplos anteriores, es que hay un solape importante entre las habilidades matemáticas de chinos y europeos, pero de media, la curva de habilidad matemática de los chinos está más desplazada hacia la derecha.
O algo similar ha ocurrido tradicionalmente al comparar características de hombres y mujeres. A pesar de que nuestras curvas son distintas en muchos ámbitos, tanto físicos como psicológicos, hay un solape considerable en casi todos los casos.
Por desgracia, los simplificadores no entienden esto, y asumen que somos más distintos de lo que realmente somos. Asumen que los hombres son de una manera y las mujeres de otra, porque sus medias no coinciden.
Pero, en el bando contrario tenemos a los negacionistas de las diferencias. Usan el solape existente entre los grupos para negar que la diferencia de las medias pueda ser relevante.
Si los datos reflejan alguna diferencia entre grupos que no encaje con sus ideales, asumen que los datos están equivocados o que son fruto de científicos malintencionados.
No conciben que el mundo pueda ser distinto de su utopía. O temen que esas diferencias sean utilizadas para reforzar estereotipos.
Aunque sus intenciones puedan ser buenas, los resultados de sus creencias pueden ser negativos. Para resolver un problema debemos ser capaces de verlo con claridad y objetividad. Autoengañarnos rara vez funcionará.
Si te fijas, he distinguido entre simplificadores y negacionistas, lo cual es, en sí mismo, una simplificación.
Si analizamos la forma en la que las personas se relacionan con estas diferencias encontraríamos, de nuevo, una distribución normal.
En el medio estaría el grueso de la gente, que entiende los aspectos principales de estos conceptos. Hacia un extremo tendríamos a los más simplificadores y hacia el otro a los más negacionistas.
Como recomendación general, debes evitar prejuzgar a las personas por su pertenencia a un grupo. Forma tu opinión a partir de lo que aprendes de ellas como individuos.
Pero tampoco niegues que existen diferencias ni asumas que las personas que las estudian tienen malas intenciones.
No seas un simplificador ni un negacionista.
