Agarrando pajas estadísticas

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California. Tasas de reincidencia de 3 años para cohortes publicadas en períodos de 2 años 2003-2018

Este gráfico muestra datos sobre reincidencia del informe más reciente del Departamento Correccional y de Rehabilitación de California. Cada cohorte liberada en un período de 2 años se rastrea durante tres años para arrestos, condenas y regresos a prisión. La línea azul son las condenas, que el CDCR considera como su medida principal. Esta tasa fue del 44,6 % para la cohorte 2015-16. Aumentó al 47,6% para la cohorte 2016-17. Luego, para 2017-18, volvió a caer donde estaba en 2015-16. El Secretario del CDCR es cantando que esto representa la confirmación de que post-Prop. 57 “oportunidades para obtener créditos… es [sic] teniendo un impacto positivo para mejorar la seguridad pública”.

¿En serio?

Dar demasiado peso a las fluctuaciones menores en los datos es un error de principiante en el análisis de las estadísticas. Presumir de una caída en una estadística de reincidencia sin reconocer que la caída es simplemente una devolución del aumento del período anterior es particularmente atroz. Además, no hay explicación de por qué las fluctuaciones en las condenas no se corresponden con movimientos similares en las tasas de arresto. Si realmente fuera un cambio en la reincidencia en lugar de otra cosa, esperaríamos que estas tasas se movieran juntas, o quizás juntas con un retraso de tiempo.

Más abajo en la declaración está esta joya:

Es de destacar que el informe de 2017-18 comienza a rastrear el impacto de la propuesta de ley 57 aprobada por los votantes en 2016, que permite mejores oportunidades de obtención de créditos y libertad condicional. Si bien el tiempo es limitado, dado que la Proposición 57 comenzó una implementación por etapas a lo largo de 2017, los datos preliminares muestran que la mitad de las personas liberadas de prisión ese año (50.1 por ciento) obtuvieron algún tipo de crédito mejorado. La tasa de condenas a tres años para los delincuentes que obtuvieron crédito (43,8 por ciento) fue levemente menor que la tasa de delincuentes sin ingresos crediticios mejorados (45,4 por ciento). Además, aquellos que obtuvieron el Crédito por Mérito Educativo o el Crédito por Logro de Rehabilitación tuvieron tasas de condena notablemente más bajas (28.9 por ciento y 22.5 por ciento, respectivamente) que aquellos que no obtuvieron créditos mejorados (45.4 por ciento).

Guau. Hablar de errores de novato. Comparar dos grupos de personas que son autoseleccionadas, no seleccionadas al azar, para recibir un “tratamiento” (en la jerga del oficio) y luego pronunciar el éxito porque el grupo de tratamiento lo hace mejor es un ejemplo de libro de texto de cómo no para hacer un estudio válido. Y un libro de texto elemental en eso.

En el lenguaje común, esto es comparar manzanas y naranjas. Las personas que optaron por participar en las actividades en cuestión probablemente eran mejores candidatos para ir directamente que aquellos que optaron por no hacerlo. No existe una base válida para suponer que la diferencia en los resultados es el resultado del tratamiento en lugar de una diferencia previa al tratamiento en los grupos autoseleccionados.

Sin embargo, la declaración demuestra algo. Demuestra que el jefe de uno de los sistemas penitenciarios más grandes del país no sabe cómo hacer un estudio válido. Y eso es muy preocupante.

Aquí hay una versión más grande del gráfico:

El cargo Agarrando pajas estadísticas apareció por primera vez en Crimen y Consecuencias.

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