También lo he leído, pero rara vez con datos que lo respalden. Cuando ha habido datos, simplemente han sido muestras de datos que muestran correlación, pero nunca causalidad.
He sido ingeniero toda mi vida adulta y he trabajado con muchos datos para encontrar causas y soluciones a problemas técnicos y de otro tipo. En ingeniería, rara vez hay política y todos saben que las conclusiones erróneas solo conducen a soluciones costosas definitivamente erradas. (A diferencia de la política, donde las soluciones erróneas basadas en análisis de datos deficientes o sesgados a menudo son muy grises o los resultados retrasan la implementación tan mal como para perderse).
Entonces, ¿a dónde voy con esto?
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La estadística es el razonamiento más incompetente aplicado en la política actual. Regularmente, veo la correlación presentada como prueba de causalidad y la mayoría de la gente compra esto porque las respuestas parecen derivadas lógicamente de datos reales … y ni siquiera voy a entrar en un muestreo selectivo de datos, que a menudo es deliberado.
Las matemáticas son un poco pesadas, pero para mostrar la causalidad, el muestreo de datos debe ser de tamaño adecuado y aleatorio o todo incluido, y se debe hacer un análisis de regresión para incluir todas las variables independientes que puedan afectar el resultado … e incluso las conclusiones son solo una probabilidad de influencia y no absoluta.
Perdón por la diatriba. A su pregunta, lo creeré cuando alguien pueda mostrarme un análisis estadístico válido para la causalidad. Por cierto, ¿todos los reclutadores y gerentes de contratación están de acuerdo en qué nombres suenan negros? ¿Nombres o apellidos o ambos?