El dato que NUNCA ponemos, y ¿deberíamos!

     El error de medida, no se me ocurre otra magnitud física (por llamarlo de alguna manera), mas olvidada, omitida, marginada, más importante a la vez..

    Lo primero como siempre es comprender como empezaron estas magnitudes, LAS MEDIDAS, cuando empezaron, como evolucionaron, ¡QUE INTERESANTE!.     

    Un hecho que me fascina es que el sistema métrico decimal data del año 1799, es decir, solo llevamos 223 años pudiendo medir y comparar magnitudes. Hasta entonces solo podíamos "medir" las cosas con lo que teníamos siempre a mano siempre y accesible para todo el mundo: el cuerpo humano, asi que no es de extrañar que las medidas antiguas sean dedos, pies, pulgadas, brazadas, etc. pero claro no es lo mismo un pie de Pau Gasol que uno de mi amiga Andrea. Es por este motivo que había una necesidad real de estandarizar las unidades de medida.

    Ahora bien, todas absolutamente todas medidas realizadas con algún instrumento de medida llevan siempre asociadas un error de medida, que depende de la precisión del instrumento de medida, es decir, no es lo mismo medir la longitud de tu móvil, con un calibre, en ese caso probablemente la medida será 145  ± 0.1 mm, que con un metro corriente: 145 ± 1 mm. La medida tomada con el calibre es 10 veces mas precisa y en verdad, no sabemos cuanto mide el móvil, solo sabemos que su medida real esta entre 149,9 y 150,1 mm, mientras que la tomada con la cinta métrica sabemos que estará entre 149 y 151 mm. Luego entonces si por ejemplo tengo que diseñar una funda para el móvil, tendré que tener en cuenta la precisión del instrumento de medida, ya que la funda tiene que ser mas grande (un pelín) que el móvil y si este ha sido medido con una cinta métrica me tengo que asegurar de que la carcasa tiene como mínimo 151 mm, no vaya a ser que no entre.

    Uno de los ámbitos donde este fenómeno de omitir, silenciar y no dar visibilidad a los errores de medida se hace mas notable es en las estadísticas, en todas las estimaciones que se hacen por ejemplo para saber quien ganará unas elecciones tienen un error asociado, que en este caso es mas pequeño cuanto mas grande sea la muestra de población encuestada, pues bien, parece que a los medios les da alergia mostrar ese error, no sabemos si intencionadamente o no, ya que si no muestro el error, puedo ofrecer unos resultados según mis intereses.

    Aquí va un ejemplo del típico diagrama que siempre nos muestran sin información de error cometido en la estimación: 

    Aquí va un ejemplo de como deberían de mostrarnos los datos, siendo mas fieles a la realidad, y así la gente entendería que luego haya tantas diferencias entre la estimación y los datos mostrados, en función de las características de la estimación (a mayor tamaño de población muestreada, menor % de error).