20 febbraio 2020
Aggiornato 13:00
Rivelate da uno studio UBS

Ecco perchè non dovremmo credere alle statistiche

Sarebbe meglio che il generale scetticismo che circonda i dati statistici della Cina venisse riservato a tutte le statistiche, ben oltre i confini del Dragone. Lo studio UBS elenca 4 grandi lacune che dimostrano la problematicità dei dati o del loro utilizzo.

ROMA - Obsoleti, ingannevoli e incompleti. E' impietoso il giudizio degli economisti di Ubs sull'affidabilità e la qualità dei dati statistici. «Ironia della sorte - scrivono in uno studio appena pubblicato dalla banca svizzera - è che proprio mentre i singoli dati diventano meno affidabili, gli investitori sembrano venerarli con più fervore. A volte capita che sui dati degli occupati americani venga caricata una tale valenza, quasi religiosa, che contestarne la veridicità sarebbe quasi una eresia».
E invece secondo gli analisti di Ubs la realtà è ben altra. Sarebbe meglio che il generale scetticismo che circonda i dati statistici della Cina venisse riservato a tutte le statistiche, ben oltre i confini del Dragone. Lo studio elenca 4 grandi lacune che dimostrano la problematicità dei dati o del loro utilizzo.

1) Le statistiche non stanno al passo della realtà
Il primo problema è che i rapidi cambiamento strutturali dell'economia globale attuale vengono scarsamente fotografati da una catalogazione di dati statistici che il più delle volte risale a quasi mezzo secolo fa. A titolo di esempio si cita il fenomeno degli autonomi, che rende molto difficile, quando come ora assuma un crescente peso nell'economia, elaborare aggregati sull'andamento del mercato del lavoro e dei redditi.

2) Si fanno indagini tra gente che non vuol parlare
Secondo nodo, l'affidabilità stessa delle indagini è sempre meno garantita. E questo non riguarda solo misurazioni implicitamente "evanescenti" come il clima di fiducia, ma anche aggregati ritenuti ben più concreti, quelli che gli anglosassoni chiamano «hard data». Come il Pil: «Si crede non sia una indagine e invece lo è», dicono a Ubs. E le indagini partono già azzoppate dato che le persone consultate sono sempre meno propense a rispondere alcunché. E che quando lo fanno spesso rispondono in maniera incompleta o imprecisa.

3) Una sola cifra sembra chiara, invece è illusoria
Terza criticità, spesso le statistiche vengono concentrate in una singola cifra o valore, e spesso questo sulla base dell'erratico presupposto che questo è quello che si chiede alle statistiche. Ma questo implica un «falso senso di sicurezza» basato sulla precisione del dato, che però è solo apparente. Questo poi si moltiplica quando si elaborano previsioni, che quasi mai, nota lo studio, vengono pubblicate come «forchette previsionali», incorporando quindi margini di errore o variazione ai quali il pubblico si preparerebbe. Si sfornano dati esatti il cui non puntuale verificarsi poi inevitabilmente genera delusioni e reazioni.

4) Big data vorrebbero volare alto ma vanno rasoterra
Infine, quarta lacuna, i maggiori aggregati statistici, i «Big data» basati su una notevole mole di informazioni, «peggiorano il tutto - incalzano da Ubs - perché danno l'impressione di fotografare tendenze macro economiche quando generalmente coprono invece fenomeni limitati o micro economici». Ad esempio monitorare i prezzi tramite i codici a barre esclude quasi certamente dall'indagine la piccola distribuzione, che più raramente utilizza questi sistemi.

La soluzione quindi? Evitare di basarsi su un singolo dato o una sola statistica. «Capire la situazione economica richiede invece una valutazione ad ampio raggio delle statistiche - conclude lo studio, intitolato 'Don't Trust the Data' - in base alla quale si possono trarre conclusioni di ampia portata».