En estudios estadísticos, hay varias palabras o expresiones que a veces se usan coloquialmente pero que no son adecuadas porque pueden ser ambiguas, subjetivas o imprecisas. Aquí te dejo algunos ejemplos de términos problemáticos junto con alternativas más técnicas y apropiadas:
Dispararse» / «Explotar»
«La tasa de desempleo se disparó en el último trimestre.»
«La tasa de desempleo aumentó significativamente en el último trimestre.»
Motivo: «Dispararse» o «explotar» son términos subjetivos y poco cuantificables. En estadística, siempre es mejor usar expresiones que indiquen magnitud y dirección.
«Colapsar» / «Derrumbarse»
«El PIB colapsó en el segundo trimestre de 2020.»
«El PIB registró una caída pronunciada en el segundo trimestre de 2020.»
Motivo: «Colapsar» suena catastrófico y subjetivo. Se debe optar por términos más precisos, como «descenso significativo» o «contracción económica».
Empatar» (en referencia a valores iguales o cercanos)
«Las tasas de empleo de hombres y mujeres empataron en 2023.»
«Las tasas de empleo de hombres y mujeres fueron similares en 2023.»
Motivo: «Empatar» se asocia más a deportes. En estadística es mejor usar términos como «alcanzaron valores similares» o «se igualaron».
«Confirmar» (cuando el análisis es exploratorio)
«Los datos confirman que el envejecimiento de la población provoca menor participación laboral.»
«Los datos sugieren que el envejecimiento de la población está asociado con una menor participación laboral.»
Motivo: La estadística rara vez «confirma» algo, especialmente en estudios exploratorios. Es mejor usar términos como «sugerir», «indicar» o «mostrar evidencia de».
«Manipular» (cuando se habla de análisis de datos)
«Se manipularon los datos para obtener las tendencias.»
«Los datos fueron procesados para analizar las tendencias.»
Motivo: «Manipular» tiene una connotación negativa (como si los datos hubieran sido alterados intencionalmente). Es mejor usar «procesar», «ajustar», «depurar» o «transformar».
Afectar» (sin especificar cómo)
«El crecimiento económico afectó el mercado laboral.»
«El crecimiento económico incrementó la demanda laboral.»
Motivo: «Afectar» es vago, ya que no indica si el impacto fue positivo o negativo. Es preferible usar un término más específico.
«Prueba concluyente» (en estudios inferenciales)
«Los resultados de la regresión son concluyentes.»
«Los resultados de la regresión muestran evidencia significativa.»
Motivo: En estadística, rara vez hay conclusiones definitivas, por lo que se prefiere hablar de «evidencia» en lugar de «prueba concluyente».
«Errores» (cuando se trata de variabilidad natural de los datos)
«Los errores en los datos muestran fluctuaciones en el mercado.»
«La variabilidad de los datos refleja fluctuaciones en el mercado.»
Motivo: En estadística, «error» puede referirse a algo incorrecto, pero si es variabilidad esperada, es mejor usar términos como «dispersión», «fluctuación» o «desviación».
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