Como se expresa en la introducción, este blog esta dedicado a comprender esta relación natural entre ciencia y profesión en la estadística. Agradecemos los comentarios recibidos al aspecto profesional e invitamos a recibir contribuciones de interés académico y científico, dado que no será posible contribuir profesionalmente si no se mejora el nivel académico de los estadísticos, especialmente por las limitaciones estructurales (económicas y centralistas) para la formación académica en las universidades públicas, especialmente en el interior del país.

En los últimos 30 anos, gracias al avance de la informática y a la globalización de los medios de comunicación la Estadística se ha popularizado. Sin embargo la popularización no ha sido beneficiosa para los Estadísticos. Aquí conviene distinguir tres conceptos que suelen confundirse Hacer estadísticas, analizar datos y ser Estadístico. Convienen distiguirlos.

Hacer estadísticas, es una tarea que es un bien común de la sociedad. En esta acepción se entiende como la manera de diseñar un instrumento de recojo de datos, registrar, tabular, codificar, resumir y graficar información. Por ello, ahora todos hacemos estadísticas, niños, adultos, profesionales, no profesionales, organismos públicos y privados. Los estadísticos deberíamos estar orgullosos que mucha gente hace estadísticas pero deberíamos estar vigilantes de que las personas no crean que hacer estadísticas los vuelve estadísticos.

Analizar datos, es una actividad que es más restringida a determinados grupos profesionales. El análisis de datos presupone el conocimiento de un conjunto de modelos estadísticos disponibles en software. El análisis de datos es especializado. Por ejemplo, analizar series temporales en Economía usando Eviews, ecuaciones estructurales en Psicología usando Lisrel, datos educativos usando HLM, Winstep o BILOG-MG, analizar datos de clases latente usando LatentGold en psiquiatría, analizar datos epidemiológicos usando EPI-INFO, o grandes cantidades de datos en organismos públicos y privados usando Clementine. El análisis de datos también se realiza usando software que presenta modelos populares en determinadas áreas generales como SPSS para las ciencias sociales o MINITAB para la industria.
Por ello determinados grupos profesionales incorporan una mayor cantidad de cursos de estadística en su formación de pregrado y posgrado o aún buscan cada vez más cursos de capacitación en determinados modelos o software para mejorar su capacidad de análisis de datos bajo el lema, a más modelos conocidos implementados en software mejor análisis de datos. Aquí hay que decir que los estadísticos han sido generalmente generosos al momento de realizar transferencia tecnológica de su actividad. Han contribuido y están contribuyendo para que nuestra sociedad tenga mejores resultados para la toma de decisiones empresariales, económicas, industriales, sociales y psicológicas.

Ser estadístico en los tiempos modernos, en cambio, es un nivel que comprende determinadas tareas y actividades que no han sido comprendidos todavía por la sociedad peruana. El sentido de ser estadístico o entender que es estadística ya ha sido abordado en este blog anteriormente pero es pertinente hacer otro énfasis. Los estadísticos dan soluciones .para la información recogida no en el nivel de los que hacen estadísticas o usando solamente los modelos disponibles en software como lo hacen los analistas de datos tratando que los supuestos se cumplan u olvidándose de los mismos. Los estadísticos crean modelos para los datos, los implementan, y crean soluciones adhoc. Si no hay normalidad o independencia, si los datos contienen valores perdidos, son dinámicos, están incompletos, son censurados, etc los estadísticos saben trabajarlos pero los analistas de datos no. Basta ver la gran cantidad de modelos para las más diversas situaciones reales que son disponibles en el software R que no están disponibles en los programas ya citados por ejemplo, una filosofía que no es nueva porque SAS la mantuvo mucho tiempo, pero dada la visión empresarial no ha podido sostener. Un estadístico hace estadística y análisis de datos pero puede hacer mas.

Periodos de formación del estadístico
Los conceptos distinguidos anteriormente pueden ser usados para comentar los periodos de formación del estadístico.

Los dos primeros niveles fueron parte de la formación anterior del profesional en Estadística. En una determinada época los estadísticos eran formados para ser muestristas, encuestadores, trabajadores de campo, digitadores, etc Posteriormente los estadísticos fueron formados para ser analistas de datos. Como los softwares iniciales no estaban en entornos amigables los estadísticos se convertían por ejemplo, en un puente entre los investigadores, de otras especialidades y los modelos disponibles en los software anteriores al Windows.
La visión actual es muy diferente en el mundo. Los estadísticos son los únicos que cuentan con una formación matemática, informática y de teoría estadística capaz, no solo de comprender el objeto del hacer estadísticas o los modelos disponibles en el análisis de datos, sino, que pueden crear, implementar y reportar resultados ad-hoc para la ciencia, la tecnología y la industria.
Es por esta razón que estadísticos, inclusive en la región latinoamericana, son empleados con mucha rapidez, y muchos puestos son disponibles. Hace poco recibí un pedido de Australia, pero la exigencia es Doctorado.

Como estamos en casa.?
El ministerio de Educación tiene un puesto de “estadísticos” en todos sus órganos descentralizados de gestión como UGELs, o Direcciones Regionales de Educación. El puesto es dado a cualquier técnico, en algunas ocasiones profesional de cualquier especialidad afín, que registra, tabula, codifica, resume y grafica información. Ese puesto es común en otros organismos públicos. Así persisten muchas unidades de estadística donde en raras ocasiones profesionales estadísticos las dirigen dedicadas a Hacer estadísticas.

El puesto de analista de datos es mas reciente en la sociedad peruana ya que el nivel de uso de modelos estadísticos ha ido creciendo paulatinamente gracias a la necesidad de reportar resultados para pares nacionales, internacionales o para organismos que financian prestamos. Sin embargo, el puesto es obtenido generalmente entre aquellos analistas de datos que pueden “explicar” de manera escrita u oral los resultados obtenidos del análisis de datos. Una especie de cultura power-point. Es por ello que vemos a otros profesionales no estadísticos que se orientan al análisis de datos dejando de lado su propia formación y profesión. Es que la sociedad peruana “letrada” “no cuantitativa”, “bussines” que generalmente recibe los informes de análisis de datos esta dispuesta a pagar mas porque le expliquen los resultados obtenidos que por hacer los análisis estadísticos. Desde esta visión un magíster en Estadística valdría menos que un Profesional en una determinada área con un Diploma en Estadística aun cuando el puesto es para realizar análisis de datos. Tal vez también eso explique el reciente premio Andino de Estadística otorgado por una análisis de datos usando regresión lineal múltiple.

El futuro
Hay muchas áreas de conocimiento en las que la sociedad peruana se encuentra rezagada de sus pares regionales e internacionales. En el área de ciencias e ingeniería las distancias pueden ser enormes, dados las grandes cantidades de recursos necesarios para realizar contribuciones de alto nivel. La Estadística en cambio, desde que nació ha sido más democrática. Importantes contribuciones a la Estadística, preferentemente anglosajona (USA UK), han sido hechas en verdad por nacidos en BRIC (Brasil, Rusia, India y China) pero también por nacidos en Suecia, Noruega, Islandia, Francia, Italia. Recientemente Latinoamérica ha incrementado su participación a través de las contribuciones de Mexicanos, Argentinos, Chilenos, Uruguayos entre otros. El Perú se encuentra muy rezagado en Latinoamérica, pero muchos jóvenes peruanos en el exterior, recientes doctores, están contribuyendo a mejorar esta situación. La invitación esta abierta.