Falacia de la frecuencia base: características de este error del razonamiento

La falacia de la frecuencia base influye en nuestra manera de pensar en las probabilidades.

Luis Martínez-Casasola Hernández

Luis Martínez-Casasola Hernández

Falacia de la frecuencia base

Existen muchas falacias en las que podemos caer a la hora de defender nuestros argumentos, ya sea de forma consciente o no.

En esta ocasión nos centraremos en una conocida como la falacia de la frecuencia base. Descubriremos en qué consiste este sesgo, qué consecuencias tiene cuando lo utilizamos y trataremos de apoyarlo en algunos ejemplos que permitan visualizar este concepto de una manera más sencilla.

¿Qué es la falacia de la frecuencia base?

La falacia de la frecuencia base, también conocida con otros nombres, como sesgo de la tasa base o incluso negligencia de la tasa base, es una falacia de tipo formal en el que, partiendo de un caso concreto, se establece una conclusión acerca de la prevalencia general de un fenómeno, aunque se haya dado una información contraria en ese sentido.

Esta falacia tiene lugar porque la persona tiende a sobreestimar la importancia del caso particular, en contraposición al dato de la población general. Recibe el nombre de falacia de la frecuencia base precisamente porque es la tasa base lo que se pone en segundo plano, dándole una mayor relevancia al caso particular en cuestión.

Por supuesto, como ocurre con toda falacia, la consecuencia inmediata de caer en este error es que alcanzaremos conclusiones sesgadas que no necesariamente se van a corresponder con la realidad lo cual es un problema que incluso podría llegar a ser de gravedad si el razonamiento en cuestión es parte de un estudio relevante.

La falacia de la frecuencia base forma parte a su vez de un tipo de sesgo cognitivo conocido como negligencia de extensión, o bien, descuido de la extensión. Dicho error consiste, fundamentalmente, en no tener en cuenta el tamaño muestral de un determinado análisis. Este fenómeno puede llevar a conclusiones poco fundamentadas si, por ejemplo, extrapolamos los datos de una muestra demasiado pequeña a toda una población.

En cierto sentido, es precisamente lo que estaría ocurriendo cuando hablamos de la falacia de la frecuencia base, pues el observador podría atribuir los resultados del caso particular a toda la muestra del estudio, incluso aunque figuren datos que señalen lo contrario o al menos maticen dicho resultado.

El caso de los falsos positivos

Existe un caso especial de falacia de la frecuencia base en el que se puede visualizar el problema que representa, y es la llamada paradoja de los falsos positivos. Para ello debemos imaginarnos que la población está amenazada por una enfermedad, algo sencillo en los tiempos que corren, donde hemos vivido en primera persona la pandemia de coronavirus o COVID-19.

Ahora imaginaremos dos supuestos diferentes para poder establecer una comparación posterior entre ellos. En primer lugar, supongamos que la patología en cuestión tiene una incidencia relativamente alta en la población general, por ejemplo, de un 50%. Esto querría decir, que de un grupo de 1000 personas, 500 de ellas tendrían dicha patología.

Pero además, debemos saber que la prueba utilizada para comprobar si una persona tiene la enfermedad o no, tiene una probabilidad del 5% de dar un falso positivo, es decir, de concluir que un individuo tiene dicha dolencia cuando en realidad no es así. Esto sumaría otras 50 personas al conjunto de positivos (aunque en verdad no lo sean), dando un total de 550. Por lo tanto, estimaríamos que 450 personas no tienen la enfermedad.

Para entender el efecto de la falacia de la frecuencia base debemos continuar en nuestro razonamiento. Para ello debemos ahora plantear un segundo escenario, esta vez con una baja incidencia de la patología en cuestión. Podemos estimar esta vez que habría un 1% de infectados. Eso serían 10 personas de cada 1000. Pero habíamos visto que nuestra prueba tiene un 5% de error, es decir, de falsos positivos, lo cual se traduce en 50 personas.

Es el momento de comparar ambos supuestos y ver la notable diferencia que surge entre ellos. En el escenario de alta incidencia, 550 personas estarían consideradas como infectadas, de las cuales lo serían realmente 500. Es decir, cogiendo a una de las personas consideradas positivo, al azar, tendríamos un 90,9% de probabilidades de haber seleccionado a un sujeto realmente positivo, y solo un 9,1% de que fuera falso positivo.

Pero el efecto de la falacia de la frecuencia base se encuentra cuando revisamos el segundo caso, ya que es cuando sucede la paradoja de los falsos positivos. En este caso, tenemos una tasa de 60 personas de cada 1000 que se cuentan como positivo en la patología que afecta a dicha población.

Sin embargo, son solo 10 personas de esas 60 las que tienen la enfermedad, mientras que el resto son casos erróneos que han entrado en dicho grupo por el defecto de medición de nuestra prueba. ¿Qué quiere decir? Que si eligiéramos a una de estas personas aleatoriamente, tan solo tendríamos un 17% de posibilidades de haber dado con un enfermo real, mientras que habría un 83% de seleccionar a un falso positivo.

Al considerar en un principio que la prueba tiene un 5% de posibilidades de establecer un falso positivo, implícitamente estamos diciendo que, por lo tanto, su precisión es del 95%, ya que ese es el porcentaje de casos en los que no va a fallar. Sin embargo, vemos que si la incidencia es baja, este porcentaje se desvirtúa hasta el extremo, pues en el primer supuesto teníamos un 90,9% de probabilidades de que un positivo lo fuera realmente, y en el segundo ese indicador descendía hasta el 17%.

Obviamente, en estos supuestos estamos trabajando con cifras muy distantes, donde se permite observar claramente el falacia de la frecuencia base, pero precisamente ese es el objetivo, ya que así podremos visualizar el efecto y sobre todo el riesgo que corremos al extraer conclusiones precipitadas sin haber tenido en cuenta la panorámica del problema que nos ocupa.

Estudios psicológicos acerca de la falacia de la frecuencia base

Hemos podido profundizar en la definición de la falacia de la frecuencia base y hemos visto un ejemplo que pone de manifiesto el tipo de sesgo en el que caemos si nos dejamos llevar por este error del razonamiento. Ahora indagaremos en algunos estudios psicológicos que se han realizado al respecto, que nos aportarán más información al respecto.

Uno de estos trabajos consistía en pedir a los voluntarios que pusiesen las calificaciones académicas que considerasen a un grupo de alumnos ficticio, según una determinada distribución. Pero los investigadores observaron un cambio cuando daban datos acerca de un alumno concreto, aunque estos no tuvieran influencia en su posible calificación.

En ese caso, los participantes tendían a obviar la distribución que se les había indicado previamente para el conjunto de esos alumnos, y estimaban la nota de manera individual, incluso cuando, como ya hemos dicho, el dato aportado era irrelevante para esta tarea en particular.

Este estudio tuvo cierta repercusión más allá de la demostración de otro ejemplo de la falacia de la frecuencia base. Y es que ponía de manifiesto una situación muy habitual en algunas instituciones educativas, que son las entrevistas de selección de alumnos. Dichos procesos se utilizan para captar a los estudiantes con mayor potencial de alcanzar el éxito.

Sin embargo, siguiendo el razonamiento de la falacia de la frecuencia base, debería tenerse en cuenta que las estadísticas generales van a ser siempre un mejor predictor en ese sentido que los datos que pueda aportar una evaluación de la persona.

Otros autores que han dedicado larga parte de su carrera a estudiar diferentes tipos de sesgos cognitivos, han sido los israelíes, Amos Tversky y Daniel Kanheman. Cuando dichos investigadores trabajaron sobre las implicaciones de la falacia de la frecuencia base, constataron que su efecto se basaba principalmente en la regla de la representatividad.

El también psicólogo, Richard Nisbett, considera que esta falacia es una muestra de uno de los sesgos de atribución más importantes, como es el error de atribución fundamental o sesgo de correspondencia, pues el sujeto estaría obviando la tasa base (los motivos externos, para el sesgo de atribución fundamental), y aplicando los datos del caso particular (los motivos internos).

En otras palabras, se prefiere la información del caso particular, aunque no sea realmente representativo, que el dato general que, probabilísticamente debería tener más peso a la hora de sacar conclusiones de una manera lógica.

Todas estas consideraciones, en conjunto, nos permitirán tener ahora una visión global de la problemática que supone el caer en la falacia de la frecuencia base, aunque en ocasiones sea complicado darse cuenta de dicho error.

Referencias bibliográficas:

  • Bar-Hillel, M. (1980). The base-rate fallacy in probability judgments. Acta Psychologica.
  • Bar-Hillel, M. (1983). The base rate fallacy controversy. Advances in Psychology. Elsevier.
  • Christensen-Szalanski, J.J.J., Beach, L.R. (1982). Experience and the base-rate fallacy. Organizational behavior and Human Performance. Elsevier.
  • Macchi, L. (1995). Pragmatic aspects of the base-rate fallacy. The Quarterly Journal of Experimental Psychology. Taylor & Francis.
  • Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science.

Luis Martínez-Casasola (Madrid, 1988) se licenció en Psicología en la UAM y cuenta con un máster en Psicología Forense por la URJC y el COP de Madrid, así como con una especialización en recursos humanos. Tras varios años de experiencia en la redacción de contenidos web, ahora colabora como divulgador para medios especializados en el ámbito de la Psicología y la salud.

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