Segunda parte: Heurísticas y sesgos

1. La ley de los pequeños números. Tratamos las muestras chicas como si representaran a toda la población y vemos patrones causales donde solo hay azar.
2. El anclaje. Un número cualquiera, incluso uno sin relación con el problema, arrastra nuestra estimación hacia él.
3. La disponibilidad. Juzgamos qué tan frecuente o probable es algo según la facilidad con que nos vienen ejemplos a la mente; lo dramático y lo emocional pesan de más.
4. La representatividad. Juzgamos por parecido con un estereotipo y descuidamos la estadística: tasas base, tamaños de muestra y reglas lógicas.
5. La regresión a la media. Tras un resultado extremo suele venir uno más cercano al promedio; confundimos ese regreso natural con causa y efecto.

Idea 1 — La ley de los pequeños números

Creemos que una muestra chica alcanza para sacar conclusiones firmes. Si en un pueblo pequeño hay más casos de una enfermedad que en una ciudad, buscamos una explicación (el agua, el aire, la dieta). Pero en grupos chicos los resultados varían más por puro azar: es fácil que salgan valores extremos. No hay nada que explicar.

Idea 2 — El anclaje

Antes de estimar algo, si se menciona un número, tendemos a quedarnos cerca de él. Si te preguntan si Gandhi murió antes o después de los 114 años, tu estimación de su edad sube; si la pregunta usa 35, baja. Da igual que el número sea absurdo: el ancla tira.

Idea 3 — La disponibilidad

Para saber si algo es común, en vez de contar, miramos con qué facilidad nos vienen ejemplos a la cabeza. Si viste muchos titulares de accidentes de avión, creerás que volar es más peligroso de lo que es. Los medios, el dramatismo y lo que nos pasó a nosotros hacen que ciertos ejemplos estén «a mano» y por eso los sobrevaloramos.

Idea 4 — La representatividad

Cuando algo se parece a la imagen típica de una categoría, creemos que pertenece a ella. Si Tom W. encaja con el estereotipo del informático, lo ponemos primero, sin mirar cuántos informáticos hay en realidad. Y con Linda preferimos «cajera de banco y feminista» antes que «cajera de banco», aunque lo segundo es siempre más probable, porque la historia combinada suena más coherente.

Idea 5 — La regresión a la media

Los resultados tienen una parte de talento y otra de suerte. Cuando alguien obtiene una puntuación muy buena, buena parte fue suerte, así que la próxima vez bajará. Cuando es muy mala, subirá. Esto pasa solo, sin que nadie castigue ni premie. Los instructores de vuelo creían que regañar funcionaba porque, tras un vuelo malo, el siguiente solía mejorar: era regresión, no el grito.

Idea 1 — Tirar 4 monedas y 7 monedas

Si lanzas 4 monedas, es mucho más fácil que salgan las 4 caras que si lanzas 7. Las muestras chicas dan resultados extremos con más frecuencia. Un pueblo pequeño es «tirar pocas monedas»: sus tasas de enfermedad saltan de un extremo a otro sin que nada raro ocurra.

Idea 2 — El precio de una casa

Vas a comprar y el vendedor pide una cifra alta. Aunque sepas que es exagerada, tu oferta quedará pegada a ese número. Si el mismo departamento tuviera otro precio publicado, te parecería que vale menos. El ancla manda incluso cuando sabes que no debería.

Idea 3 — El titular que no te suelta

Si una semana todos los noticieros hablan de un choque de avión, te da miedo volar. Un mes después, con otros temas en pantalla, el miedo se fue. El riesgo no cambió; solo cambió lo fácil que era recordarlo.

Idea 4 — El examen de opciones múltiples

Cuando una respuesta «encaja» con el tema general, suena correcta y no la verificás. Es lo que hace la representatividad: te da la respuesta coherente, no la más probable. La falacia de conjunción es poner primero la opción que «más encaja» aunque sea menos probable.

Idea 5 — La estatura de los padres y los hijos

Padres muy altos suelen tener hijos altos, pero en promedio más bajos que ellos. Padres muy bajos suelen tener hijos bajos, pero en promedio más altos. Los extremos se acercan al promedio en la generación siguiente. Nadie hizo nada; es estadística.

1. «Unos pocos casos ya demuestran algo.»

   Incorrecto. Las muestras pequeñas son muy ruidosas: producen valores extremos por azar. Ver una racha (aciertos, delitos, enfermedades) no autoriza a inventar una causa. Además, las muestras chicas se sienten igual de informativas que las grandes, y ese es justamente el error.

2. «El anclaje solo engaña a la gente ingenua, y con números ridículos no funciona.»

   Incorrecto. El efecto se da también en expertos (jueces, agentes inmobiliarios, negociadores). La rueda de la fortuna se paró en 10 o 65, números sin ninguna relación con el problema, y aun así movió las estimaciones. Saber del sesgo no lo elimina.

3. «Si después de un mal resultado viene uno mejor, fue por el castigo.»

   Incorrecto. Es la falacia de la regresión: los extremos tienden a volver al promedio por sí solos. La reprimenda parecía eficaz y el elogio contraproducente por pura estadística, no por sus efectos.

4. «La probabilidad de dos hechos juntos puede ser mayor que la de uno de ellos.»

   Incorrecto. Una conjunción (A y B) nunca es más probable que uno de sus componentes (A). El escenario con más detalle solo puede bajar la probabilidad. Que suene más coherente no lo hace más probable (problema de Linda).

5. «Los expertos juzgan con estadística, no con emociones.»

   Incorrecto. Los expertos también usan disponibilidad y afecto. Subestiman riesgos raros y sobrestiman los que aparecen en los medios, y sus creencias sobre el riesgo se dejan guiar por lo que sienten.

• Retoma la Primera parte: la sustitución de preguntas (cap. 9) es el motor de esta parte. La representatividad responde «¿a qué se parece?», la disponibilidad responde «¿con qué facilidad me viene un ejemplo?», y el anclaje responde «¿desde qué número parto?». También reaparecen el WYSIATI, la facilidad cognitiva y la construcción automática de historias causales.
• Orden interno de la parte:
  • Cap. 10: la ley de los pequeños números y la mala intuición estadística.
  • Cap. 11: el anclaje y sus dos mecanismos (ajuste del Sistema 2 y priming del Sistema 1).
  • Caps. 12-13: la disponibilidad y su unión con la emoción y la percepción del riesgo.
  • Caps. 14-16: la representatividad (Tom W., Linda, taxis azul/verde).
  • Caps. 17-18: la regresión a la media y la corrección de las predicciones intuitivas.
• Prepara lo que viene:
  • Tercera parte (Exceso de confianza): la representatividad y las historias causales alimentan la ilusión de validez y la ilusión de entender; no entender la regresión explica por qué los expertos confían en predicciones frágiles.
  • Cuarta parte (Elecciones): la heurística del afecto anticipa el papel de las emociones en las decisiones.
  • Quinta parte (Dos yo): la regresión y los sesgos de juicio reaparecen al evaluar el bienestar y la satisfacción con la vida.