Buceando entre las referencias de Bad Science, el excelente libro de Ben Goldacre, me he topado con un magnífico estudio sobre ilusión de control publicado por Schaffner en el volumen de 1985 del Journal of Personality and Social Psychology. En este experimento, los participantes tenían que hacer las veces de un profesor de escuela que debía enseñar a sus alumnos a no llegar tarde a clase. Para ello cada día podían observar en la pantalla de un ordenador a qué hora había llegado un niño y decidir si suministrarle un premio, un castigo o no decirle nada. En realidad, la hora a la que llegaban los niños no dependía en absoluto de lo que hiciera el participante: se limitaba a oscilar al azar de un día a otro. Sin embargo, lo curioso es que esto no impedía que los participantes pensaran que sí ejercían cierto control. No sólo pensaban que estaban influyendo en la conducta de los niños sino que además desarrollaban creencias más específicas sobre cómo ejercer mejor ese control: les parecía que los castigos habían sido más efectivos que los premios a la hora de modificar la conducta de los niños. Este sesgo de preferencia hacia el castigo puede parecer extraño, pero resulta sencillo entenderlo si uno tiene en cuenta una propiedad importante de los procesos sometidos al azar, la regresión a la media.
Imagina que en un examen de matemáticas un estudiante saca un 9. Si tuvieras que apostar qué nota va a sacar en el examen siguiente, ¿dirías que va a sacar una nota más alta o más baja? La apuesta más sensata es que la siguiente nota estará más cerca de la media de la clase y, por tanto, será más baja. Es muy posible que el estudiante sea excepcionalmente bueno y merezca ese sobresaliente. Pero también es muy probable que se trate de un alumno no tan bueno que ha sido favorecido por la suerte. ¿Cuál de estas dos cosas es más probable? Bueno, por definición es más probable ser normal que ser excepcional; así que salvo que tengamos más información, lo primero parece más plausible. De modo que si al menos parte de ese 9 se debe al azar, es poco probable que esa suerte siga favoreciendo sistemáticamente al alumno en los siguientes exámenes en la misma medida. Si hay que apostar, es más seguro pensar que puntuará más bajo la siguiente vez. Lo mismo se aplicaría a un estudiante que saca una nota sorprendentemente baja en un examen. Si hubiera que apostar, lo más probable es que en el siguiente examen saque más nota. En otras palabras, las puntuaciones que se alejan de la media son excepcionales y lo más probable es que con el tiempo vuelvan al promedio.
¿Qué tiene esto que ver con el experimento anterior sobre ilusión de control? Veamos. Si la hora a la que llegan los niños tenía un componente aleatorio, habría momentos en los que los niños tenderían a ser más puntuales (por simple azar) y momentos en los que tenderían a llegar más tarde (también por simple azar). Ahora bien, tras una racha de días en los que un niño ha sido más puntual de lo normal, lo más probable es que vuelva a llegar tarde (por regresión a la media), y tras una racha de días en los que ha sido excepcionalmente tardón, lo más probable es que empiece a ser más puntual. Si lo que intentas es que el niño sea cada vez más puntual suministrando premios cuando lo hace bien, te encontrarás con que la estrategia sencillamente no funciona: tras una buena racha y un montón de premios, la conducta del niño tenderá a volver a la media, empeorando sin remedio. Sin embargo, si el niño ha llegado tarde unos cuantos días y comienzas a castigarle, lo más probable es que su conducta posterior vuelva a la media, lo que en este caso sería una mejoría. Eso te produciría la falsa sensación de que los castigos han sido efectivos a la hora de corregir la mala conducta, mientras que los premios han sido poco efectivos.
Este sencillo ejemplo es particularmente interesante porque a menudo se ha aducido que nuestra incapacidad para comprender el concepto de regresión a la media es la fuente de muchas supersticiones que mantenemos en nuestra vida cotidiana, a veces con importantes consecuencias sociales. En general, si un proceso depende completamente del azar, cualquier intento de mantener una situación excepcionalmente positiva se verá abocado al fracaso, mientras que por el contrario los intentos de corregir una situación excepcionalmente negativa parecerán (pero sólo ilusoriamente) ser más fructíferos. Unos pocos ejemplos nos permitirán ver cómo puede esto provocar errores en nuestras atribuciones causales.
Suele decirse que las medicinas alternativas parecen efectivas por el simple efecto placebo. Pero la regresión a la media interviene igualmente en producir cierta sensación de eficacia. Muchas enfermedades crónicas se caracterizan porque su intensidad varía constantemente debido al azar. A las temporadas de mayor malestar muchas veces les suceden buenas rachas sin motivo aparente o al menos sin motivos conocidos. Teniendo esto en cuenta, si recurrimos a cualquier remedio cuando peor nos sentimos, lo más probable es que luego nos sintamos mejor. No porque el remedio haya funcionado, sino porque después de una temporada especialmente mala lo más habitual es que la enfermedad nos dé una tregua.
Esta es una de las razones por las que cuando se pone a prueba la eficacia de una medicina necesitamos utilizar un grupo de control que no tome la medicina real. Los pacientes que se someten a un tratamiento experimental, lo hacen muchas veces tras pasar por una temporada en la que la enfermedad ha sido especialmente dura. Cualquier mejoría de estos pacientes podría deberse simplemente al curso natural de la enfermedad. Por tanto, no basta con saber que han mejorado tras someterse al tratamiento experimental. Hace falta un grupo de referencia donde ese curso natural sea equivalente para poder hacer comparaciones y ver cuánto de la mejoría se debe al azar y cuánto a la efectividad de la medicina que se está probando.
El principio de regresión a la media también es relevante cuando se trata de evaluar el impacto de intervenciones políticas y económicas. No hay prácticamente ninguna variable macroeconómica o social cuyo comportamiento no esté altamente influido por el azar. Las cotizaciones en bolsa, la evolución del PIB, incluso las cifras del paro tienen que ver con las políticas económicas, pero también tienen un importante componente de aleatoriedad. Esto implica que con frecuencia se sucederán rachas inusualmente positivas y rachas inusualmente negativas por simple azar. Sin embargo, siempre que las cosas empeoran, nuestra tendencia es hacer algo al respecto. Buscamos culpables, le pedimos al gobierno que haga algo, y si lo que hace no nos gusta o parece no funcionar, directamente lo cambiamos en las siguientes elecciones. En algún momento, tarde o temprano, las cosas mejoran, precisamente porque ese componente aleatorio no puede alimentar sistemática y perpetuamente la crisis. Cuando ese momento llega, es tentador pensar que lo último que hemos hecho ha sido lo que ha solucionado el problema. Pero no nos engañemos. En muchas ocasiones lo que nos saca de una crisis es exactamente lo mismo que nos mete en ella: el simple azar.
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