Errores comunes al interpretar datos en organizaciones
Tener datos no garantiza tomar buenas decisiones. Muchas ONGs recopilan información con esfuerzo, pero luego cometen errores graves al interpretarla. Sacar conclusiones equivocadas puede llevar a decisiones ineficientes, pérdida de credibilidad o uso inadecuado de recursos. En este artículo desglosamos los errores más frecuentes al interpretar datos en el sector social, con ejemplos y soluciones prácticas.
1. Sacar conclusiones apresuradas
Error:
Ver una caída en la participación en un taller y asumir que el programa ya no interesa.
Por qué es un problema:
Las causas pueden ser externas: lluvia, fechas festivas, enfermedades. Sin investigar más, se corre el riesgo de tomar decisiones equivocadas.
Cómo evitarlo:
Antes de actuar, valida hipótesis. Complementa datos cuantitativos con observación o entrevistas breves.
2. Comparar indicadores que no son equivalentes
Error:
Comparar el número de beneficiarios entre dos proyectos sin tener en cuenta su duración o presupuesto.
Por qué es un problema:
Puede generar interpretaciones injustas y decisiones de recorte sin fundamento.
Cómo evitarlo:
Asegúrate de comparar datos bajo condiciones similares. Usa tasas, porcentajes o ratios, no solo números absolutos.
3. Ignorar el contexto social o cultural
Error:
Concluir que un programa “no funcionó” porque no se logró una meta numérica, sin considerar barreras externas (como conflictos sociales, migración, etc.).
Por qué es un problema:
Desconectar los datos del contexto lleva a diagnósticos fríos, sin sentido real.
Cómo evitarlo:
Acompaña tus datos con explicaciones breves sobre el entorno. Incluye notas o insights cualitativos en los informes.
4. Suponer causalidad cuando solo hay correlación
Error:
Ver que dos variables cambian al mismo tiempo (por ejemplo, mayor asistencia y mayor satisfacción) y asumir que una causa la otra.
Por qué es un problema:
Puede llevar a cambios mal orientados. Lo que parece una causa puede ser solo una coincidencia.
Cómo evitarlo:
Distingue entre correlación y causalidad. Sé transparente con lo que realmente sabes y lo que estás asumiendo.
5. Enfocarse solo en lo que es fácil de medir
Error:
Medir solo lo cuantificable (número de participantes, costos), y olvidar aspectos cualitativos como satisfacción, cambios de actitud o confianza.
Por qué es un problema:
Lo que no se mide también importa. Si solo se mide lo fácil, se pierde una parte clave del impacto real.
Cómo evitarlo:
Combina datos cuantitativos con técnicas cualitativas (encuestas abiertas, entrevistas, observaciones).
6. Usar promedios que esconden desigualdades
Error:
Informar que el ingreso promedio de beneficiarios aumentó, sin ver que solo mejoró para un pequeño grupo.
Por qué es un problema:
Los promedios pueden ocultar desigualdades importantes. Se corre el riesgo de dejar fuera a los más vulnerables.
Cómo evitarlo:
Revisa la distribución completa de los datos. Usa también mediana, rangos o gráficos de dispersión.
7. No validar los datos antes de usarlos
Error:
Tomar decisiones basadas en datos mal ingresados, duplicados o incompletos.
Por qué es un problema:
La calidad de los datos afecta directamente la calidad de las decisiones. Un dato erróneo puede multiplicar el error.
Cómo evitarlo:
Implementa revisiones básicas antes de usar cualquier base de datos. Capacita al personal que registra la información.
Conclusión
Interpretar datos no es solo cuestión de números. Es tener criterio, contexto y sentido común. Una ONG que aprende a leer sus datos con cuidado puede tomar mejores decisiones, evitar errores costosos y comunicar su impacto de forma más creíble.
Los datos no se interpretan solos. Se interpretan bien… o mal. La diferencia está en la capacidad crítica del equipo y en su formación.