RESUMEN El presente artículo de opinión tiene el propósito de plantear una estrategia metodológica general para evitar la deshonestidad derivada del engaño o del desconocimiento estadístico. Para ello, presentamos un recorrido por algunos eventos históricos que destacan la importancia de la estadística aplicada. A menudo ocurre que los no expertos tienden a confundir correlación con causalidad. Cualquier relación estadística, por fuerte y sugerente que sea, no puede establecer una conexión

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... l. Nuestras ideas sobre la causalidad deben provenir de fuera de la estadística; en última instancia, de alguna teoría que se refiera al área de conocimiento de donde provienen los datos. Para identificar estos problemas, basados en la experiencia, proponemos una alternativa metodológica simple, que consiste en responder a cinco preguntas clave sobre el origen, la cantidad, la variabilidad, el contexto y el sentido de los datos. Las reflexiones que se extraen tienen importantes implicaciones epistemológicas para la estadística aplicada. ABSTRACT This study has the purpose of proposing a general methodological strategy to avoid dishonesty derived from deception or statistical ignorance. To do this, we present a tour of some historical events that highlight the importance of applied statistics. It is often the case that non-experts tend to confuse correlation with causality. Any statistical relationship, strong and suggestive as it may appear, cannot establish a causal connection. Our ideas about causality must come from outside of statistics, ultimately from some theory that refers to the area of knowledge from which the data comes. To identify these problems, based on experience, we propose a simple methodological alternative, which consists of answering five key questions about the origin, quantity, variability, context and meaning of the data. The reflections extracted have important epistemological implications for applied statistics.