Regresión a la media

Los resultados extremos, tanto los increíbles como los terribles, tienden a ir seguidos de otros más cercanos al promedio, simplemente porque la suerte se equilibra con el tiempo. Ese rendimiento inusualmente malo probablemente se debió en parte a un mal momento, a la mala suerte o a un mal día, así que lo natural es que la próxima vez te acerques más a tu nivel habitual. Esto ocurre en todas partes: con los equipos deportivos después de una racha de victorias, con las empresas emergentes tras un crecimiento explosivo e incluso con tu estado de ánimo después de un día especialmente bueno o malo. Comprueba esto: Antes de dar por sentada una causa, pregúntate si el resultado podría deberse simplemente a que la suerte vuelve a la normalidad.

La regresión a la media ocurre siempre que los resultados extremos combinan una habilidad estable con el azar. Un rendimiento inusualmente malo suele incluir una dosis de mala suerte, así que el siguiente, incluso sin ninguna intervención, probablemente será mejor porque la suerte se equilibra. Lo mismo ocurre a la inversa: los resultados increíbles suelen incluir buena suerte, así que lo que viene después parece peor aunque nada haya cambiado.

Lo ves constantemente. Una empresa emergente crece un 300% en su primer año gracias a una suerte extraordinaria y al talento, y luego solo un 50% en el segundo. Los inversores entran en pánico, pero a menudo esto es una regresión normal, no un fracaso. Un programa piloto muestra resultados milagrosos en una escuela y luego mejoras modestas en otras: probablemente la primera escuela, además de ser buena, tuvo suerte. Un director ejecutivo recibe elogios después de un trimestre récord y luego lo despiden cuando los resultados «empeoran», pero ese trimestre récord se debió en parte a la suerte.

La trampa está en creer que cada resultado extremo necesita una explicación extrema. Cuando un empleado con dificultades mejora de repente después de recibir orientación, se atribuye la mejora a quien lo orientó, aunque el empleado podría haber mejorado de todos modos. Cuando un paciente se siente mejor después de tomar un remedio a base de hierbas, se atribuye la mejora al remedio, aunque los síntomas a menudo mejoran de forma natural. Para evitar esta trampa, revisa varios datos antes de concluir que una intervención funcionó y recuerda que el resultado más extremo suele ser el más difícil de repetir.

Sir Francis Galton identificó por primera vez la regresión a la media en la década de 1880, mientras estudiaba la herencia. Observó que los padres altos tendían a tener hijos ligeramente más bajos que ellos, mientras que los padres bajos tendían a tener hijos ligeramente más altos: ambos grupos se acercaban a la estatura media. Este fenómeno estadístico aparece siempre que una variable está influida tanto por factores estables como por variaciones aleatorias.

• Galton (1886): Descubrió que los padres con estaturas extremas tienen descendientes con estaturas más cercanas al promedio de la población, lo que sentó las bases del concepto [1].
• Campbell (1969): Mostró que los diseños educativos con pruebas antes y después de una intervención suelen atribuir erróneamente la regresión a los efectos del tratamiento, lo que pone en riesgo la validez experimental [3].

La regresión a la media solo describe lo que ocurre en promedio: los casos individuales pueden alejarse aún más de la media. El efecto es más fuerte cuando los resultados incluyen un componente considerable de azar; en sistemas muy controlados con poca influencia de la suerte, como las puntuaciones de ajedrez, la regresión es más débil. Lo más importante es que la regresión no demuestra que una intervención haya fracasado: solo significa que no puedes atribuirle la mejora sin mejores pruebas. Por último, la regresión puede ocultar efectos reales: una intervención eficaz podría mostrar resultados más débiles de lo esperado porque la suerte empujaba en la dirección contraria.