Supongamos que queremos hacer un artículo sobre el rendimiento académico en los colegios y tenemos dos tipos de datos: la notas por colegios y por estudiantes. Al analizar los datos obtenemos dos tipos de resultados que podrían convertirse en estas afirmaciones:

A: “El rendimiento académico está peor porque 60% de los colegios tuvieron resultados peores que el año anterior”.


B: “El rendimiento académico mejoró este año porque el 80% de los estudiantes obtuvieron mejores calificaciones que el año anterior”.

Las dos afirmaciones son correctas sin embarco, ¿cuál es más adecuada? La diferencia entre ambos casos es que se están utilizando diferentes unidades de análisis, en el ejemplo A se usan los colegios y en el B los estudiantes. En este caso específico sabemos que no necesariamente las escuelas tienen el mismo número de estudiantes por lo que sería más adecuado utilizar como unidad de análisis los estudiantes y no los centros educativos.

Lo mismo sucedería si queremos analizar si una industria ha empeorado o mejorado en el tiempo: ¿usamos el número de exportaciones, el número de empleos en la industria o ambos.

Así la lección es que a la hora de analizar un fenómeno es importante pensar cómo vamos a medirlo y qué variables son más adecuadas para lo que queremos analizar.