Romantizar el pasado es un error muy frecuente que cometemos las personas, pero a veces nos “pasamos de frenada” al tratar de entender cómo era la vida en el pasado. Por ejemplo, imaginando a personas de treinta y tantos como ancianos a la espera de una muerte cercana. Lo cierto es que aunque las condiciones de vida influyan cómo envejecemos, el pasado no era exactamente así.
La estadística nos lleva a error. Las estadísticas tienen gran facilidad para inducirnos errores cuando no las entendemos bien. Este es un claro caso de estadísticas que nos llevan a interpretaciones distorsionadas. Así lo señala la bioarqueóloga y profesora de antropología estadounidense Sharon DeWitte en un artículo reciente en The Conversation.
El error se da al utilizar erróneamente la idea de esperanza de vida al nacer. Ésta es la principal medida que utilizamos para medir la longevidad, pero es simplemente la edad promedio a la que las personas de un grupo determinado fallecen, pero no es necesariamente la única o la mejor. Podemos detectarle dos problemas principales.
El primero es que no nos da información sobre cómo envejecemos. Esto puede depender de multitud de factores como nuestra alimentación, el tiempo que dedicamos a dormir, ejercicio y cualquier enfermedad que pueda afectarnos. El segundo es que la mortalidad infantil altera mucho la estadística, y durante muchos años ésta ha sido altísima.
Esperanza de vida a lo largo de nuestra vida. Si la esperanza de vida al nacer es la vida promedio de todas las personas, la esperanza de vida a los 5 años es la cantidad de vida que queda por delante a las personas de 5 años, en promedio. Si utilizamos esta medida (o alguna superior) estaremos evitando contabilizar el exceso de muertes en los primeros meses de vida.
DeWitt pone un ejemplo de esto. Durante el medievo, la esperanza de vida al nacer era de 31,3 años. Sin embargo, la esperanza a los 25 era de 25,7 años, es decir, que una persona de 25 años podría esperar vivir hasta los 50,7. Esto son 19,4 años de diferencia. Si tomamos edades más avanzadas, podemos también eliminar, por ejemplo, los efectos demográficos de la guerra.
Lecciones desde la bioarqueología. DeWitte habla con conocimiento de causa. Como bioarqueóloga se ha topado con diversos ejemplos, como el estudio de restos humanos en Mexico, pertenecientes a los últimos siglos antes de la colonización (desde el s. X al s. XVI). El análisis constató que entre quienes llegaban a la edad adulta era frecuente sobrepasar el medio siglo antes de fallecer.
La historiografía nos da también numerosos ejemplos, seguramente el más llamativo sea el que menciona DeWitte, el del emperador Justiniano, que vivió hasta los 83. Un ejemplo más reciente puede ser el de Luis XIV de Francia, que vivió hasta los 76 años, logrando ser el monarca con más años al mando en Europa, récord que por ahora conserva.
La esperanza de vida en nuestro entorno. La mortalidad infantil se ha reducido mucho en los últimos años. Esto implica que la esperanza de vida al nacer ya no difiere tan radicalmente de la esperanza de vida en etapas posteriores. Es posible comparar las esperanzas de vida de muchos países. España, por ejemplo.
Según datos de Eurostat, en 2019 la esperanza de vida al nacer de los españoles era de 84 años, mientras que a los 65 era de 22 (es decir, una persona de 65 años podría aspirar a vivir hasta los 87). En Francia se pasaría de los 83 a los 87 años, mientras que en Portugal se pasaría de los 81,9 a los 85,6. Como es obvio los números no se igualan pero la diferencia no es muy grande.
Qué ha cambiado en los últimos siglos. El principal motivo del cambio es la reducción en la mortalidad infantil. Su volumen de antaño y el hecho de que se diera principalmente durante el primer año de vida sesgaba notablemente la muestra. Las vacunas, antibióticos y las medidas de higiene tienen mucho que ver también con la reducción de mortalidad infantil y en edades tempranas.
Además de los factores médicos, los socioeconómicos, como la estabilidad alimentaria o la menor frecuencia de los conflictos armados también contribuyen.
La esperanza condicionada, asignatura pendiente. Si no engañarnos completamente, las estadísticas tienen gran facilidad para confundirnos. La esperanza condicionada es la principal fuente de confusión aquí. La esperanza condicionada nos indica (resumiendo un poco) que tenemos que reevaluar las probabilidades de un evento incierto cuando sabemos del resultado de otro con el que está relacionado.
Por ejemplo, nuestra probabilidad de padecer una enfermedad será distinta una vez hayamos dado positivo en un test diseñado para detectarla. Al menos si el test funciona realmente. La estadística bayesiana, la que analiza estas cuestiones está repleta de paradojas, muchas de las cuales afectan a cómo entendemos nuestra salud y nuestro bienestar. Por eso es tan importante detenerse a entender lo que hay detrás de cada uno de estos promedios, porcentajes y tasas.
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