Sesgo del Superviviente o Efecto Composición, gracias a Abraham Wald

Durante la Segunda Guerra Mundial, los Aliados mapearon los agujeros de bala en aviones que fueron alcanzados por fuego enemigo (ver imagen superior). Buscaban fortalecer a los aviones, reforzar áreas fuertemente golpeadas por artillería enemiga, para poder resistir aún más esos embates. Su pensamiento inmediato fue reconstruír y reforzar las áreas del avión que tenían mas puntos rojos (o que recibían mas balas). Aparentemente, era una deducción obvia. Después de todo, estas fueron las áreas más afectadas,... en las aeronaves que habían sobrevivido y retornado a sus aeropuertos.

Pero Abraham Wald, un matemático, llegó a una conclusión completamente diferente: los puntos rojos solo representaban el daño en los aviones que pudieron regresar sin caer derribados. Las áreas que realmente deberían reforzar, eran los lugares donde no había impactos, porque esos son los lugares donde el avión no sobreviviría al ser golpeado. Este fenómeno se llama sesgo de supervivencia. Es cuando miramos las cosas que sobrevivieron cuando en realidad deberíamos centrarnos en las que no están a nuestro alcance. 

Abraham Wald fue un matemático húngaro (nacido en lo que actualmente es Rumanía) experto en análisis estadístico y econométrico, geometría y teoría de la decisión. En 1931 se doctoró en Matemáticas por la Universidad de Viena bajo los auspicios de Karl Menger (el hijo del famoso economista), pero pese a su brillantez nunca le dejaron acceder a un puesto universitario: era judío, y el gobierno austríaco pro-nazi de entonces no lo permitía. 

En 1938, temiendo por su vida, Abraham Wald emigró a Estados Unidos, aprovechando una invitación de la Comisión Cowles para la Investigación Económica (cuna de numerosos premios Nobel de Economía). Un día, en plena Segunda Guerra Mundial, recibió una visita inesperada de unos representantes del servicio de análisis del ministerio de Defensa para pedirle consejo. En la reunión le enseñaron un gráfico parecido al que encabeza esta entrada.

Este problema se conoce como “sesgo de supervivencia” o “sesgo del superviviente”, un sesgo cognitivo de selección derivado de considerar en un proceso sólo a las personas o elementos supervivientes, obviando la consideración de los desaparecidos por no ser observables en una muestra (que deja de ser representativa de la población).

Este sesgo está relacionado en el ámbito de la estadística con lo que se conoce como “efecto composición”, o efecto derivado de la variación de los componentes de una muestra, y que altera las medidas centrales y de dispersión, lo que puede desvirtuar el análisis. Sala-i-Martí lo describe muy bien con un sencillo ejemplo: supongamos que en una economía hay tres trabajadores que cobran 1.000, 2.000 y 3.000 euros, respectivamente, de modo que la media salarial es de 2.000 euros. Si la economía va bien y todos experimentasen una subida salarial del 10%, el salario medio subiría también un 10%. Ahora imaginemos, sin embargo, que hay una crisis y que despiden al que cobraba 1.000 y congelan el salario de los demás. El resultado es que el salario medio ha subido y es ahora de 2.500, cuando nadie ha visto un euro más. 

El sesgo de supervivencia (y el efecto composición) se da también a menudo en la selección de la muestra de empresas que ocupan a dichos trabajadores. Así, en un análisis de cómo han evolucionado los salarios de las empresas durante una crisis económica muchas veces se consideran tan sólo las empresas de cada año, es decir, las supervivientes, obviando los efectos de las empresas que han cerrado y cuyos salarios dejan de computarse (o cuyos trabajadores, una vez re-empleados, podrían estar dispuestos a aceptar salarios menores). 

El sesgo de supervivencia también se manifiesta en otros escenarios: en el del consumidor, cuando decimos que la música de los 80 era mejor que la actual estamos quizás siendo víctimas del sesgo de supervivencia, ya que la muestra de la música de nos llega de esa época ha sido previamente filtrada de toda la música mediocre que también existía entonces, pero que no sobrevivió.

Por cierto, Abraham Wald no sobrevivió mucho tiempo para acrecentar su justa fama: falleció en 1950 –ironías de la vida– en un accidente de aviación al sur de la India, donde estaba impartiendo conferencias por invitación del gobierno de ese país. Pero muchos pilotos que conocen su historia siguen recordándole cada vez que aterrizan sanos y salvos tras un difícil vuelo.

Abraham Wald afinó lo que se llama el análisis estadístico secuencial del fenómeno conocido como el sesgo estadístico de supervivencia. La generalización a partir de observaciones sesgadas distorsiona la percepción de la realidad. Ese sesgo cognitivo se manifiesta en muchos fenómenos. Está, por ejemplo, en el desarrollo de software, la preparación de oposiciones o en el pesimismo de las noticias publicadas. Ahora mismo hay millones de personas compartiendo noticias. Sucediendo que las noticias que se toman como tal no suelen ser buenas. Transmitiéndose la errónea sensación de que la humanidad no deja de empeorar. 

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