Homogeneidad metodológica en las comparaciones

Qué es

La homogeneidad metodológica es la condición de que dos o más cifras se hayan construido con los mismos criterios antes de compararlas. Esto incluye la misma fuente, la misma definición de la variable, la misma unidad de medida, el mismo tratamiento estacional, la misma base de precios y ventanas de tiempo equivalentes. Si falta esa condición, la diferencia entre dos números puede deberse a cómo se midieron y no a lo que se quiere medir.

En economía el problema aparece constantemente. Algunos de los casos más comunes:

• Nominal vs. real. Comparar un PIB en pesos corrientes de 2008 con uno de 2025 mezcla crecimiento con inflación. Por eso se usan series en volumen, como el PIB a precios del año anterior encadenado que publica el Banco Central de Chile.
• Tipo de variación. Una caída trimestral desestacionalizada (trimestre contra trimestre anterior) no es lo mismo que una caída interanual (contra el mismo trimestre del año previo). Mezclar ambas en un mismo ranking produce conclusiones engañosas.
• Efecto base. Después de un trimestre muy malo, el siguiente suele mostrar una variación interanual alta aunque la actividad apenas se haya recuperado, y al revés.
• Revisiones y cambios de referencia. Las cuentas nacionales se revisan y cada cierto tiempo cambian de año de referencia. Un dato "viejo" y uno "nuevo" pueden no ser comparables sin empalmar las series.
• Ventanas de tiempo distintas. Comparar períodos de distinta duración, o elegir a conveniencia el punto de inicio y de término (cherry picking), puede fabricar casi cualquier conclusión.

Darrell Huff popularizó varias de estas trampas en un libro de divulgación clásico (Huff, 1954). Un caso más sutil es la paradoja de Simpson: una tendencia que aparece en cada subgrupo puede invertirse al agregar los datos si las composiciones son distintas (Simpson, 1951). La regla práctica es simple de enunciar y difícil de cumplir: antes de interpretar una diferencia, asegurarse de que lo único que cambia entre las cifras es aquello que se quiere comparar.

Cuando se comparan gobiernos, existe una dificultad adicional. El desempeño económico de un período depende mucho de factores que el gobierno no controla, como el precio del cobre, la tasa de interés internacional, las crisis globales o las pandemias, y también de decisiones tomadas por administraciones anteriores. Blinder y Watson (2016) mostraron para Estados Unidos que una parte importante de la diferencia de crecimiento entre presidencias de distinto signo se explica por shocks externos y no por las políticas aplicadas. Homogeneizar la métrica es entonces condición necesaria, pero no suficiente, para atribuir resultados.

Cómo lo explicó el programa

En el episodio del 19 de octubre de 2026 [bdm-2026-10-19], bajo el tema "Ranking de peores trimestres por gobierno con metodología homogénea", el programa trabajó con el PIB sectorial del Banco Central. Tomó los diez peores trimestres desde 2006 en cuatro sectores (minería, construcción, comercio e industria) y revisó a qué gobierno correspondía cada uno. Según el análisis presentado, la mayoría caían en las administraciones de Bachelet y Boric, y casi ninguno en la de Kast.

Willy Díaz resumió el principio detrás del ejercicio:

"los números tienen que ser mínimamente comparables"

El argumento del programa tuvo dos partes. La primera fue metodológica: usar una sola fuente (el Banco Central), un mismo criterio de selección (los diez peores trimestres) y un mismo período (desde 2006) para todos los gobiernos. La segunda fue de interpretación: el programa sostuvo que es injusto comparar gobiernos completos con los seis meses de uno que, a su juicio, heredó una economía en decadencia. También consideró poco honesto que algunos economistas critiquen al ministro Quiroz cuando, según el programa, guardaron silencio ante cifras peores durante la gestión de Marcel.

Para leer el ejercicio con el mismo criterio que propone, conviene considerar tres puntos:

• Duración de cada gobierno. El propio programa reconoció que seis meses no son comparables con cuatro u ocho años. Un gobierno con más trimestres dentro de la muestra tiene, mecánicamente, más oportunidades de aparecer en un ranking de extremos. Normalizar por número de trimestres ayuda a corregir ese sesgo.
• Shocks externos. Una comparación homogénea también debe identificar los trimestres afectados por eventos externos, como la crisis financiera de 2009 o la pandemia de 2020, que golpearon a gobiernos de distinto signo.
• Herencia y rezagos. Esta idea, que el programa invocó para el gobierno actual, vale para todos los gobiernos: el primer año de cualquier administración refleja en buena medida condiciones heredadas.

Relación con otros conceptos

La homogeneidad metodológica está estrechamente ligada a la distinción entre variables nominales y reales, y por lo tanto al uso de deflactores e índices de precios. También se conecta con la desestacionalización, sin la cual comparar un trimestre con el anterior mezcla efectos de calendario con la actividad económica propiamente tal.

En el análisis de ciclos, importa la diferencia entre efecto base y cambio genuino de tendencia, y la regresión a la media: después de valores extremos suelen venir valores más cercanos al promedio, sin que medie causa alguna. Para atribuir resultados a políticas, el concepto se cruza con la inferencia causal y la idea de contrafactual, es decir, qué habría pasado sin esa política, y con la noción de rezagos de la política económica, que Friedman destacó para la política monetaria. Por último, en la comparación entre sectores o países se relaciona con las paridades de poder de compra y con la armonización de estadísticas bajo estándares comunes, como el Sistema de Cuentas Nacionales.

Fuentes y lecturas

• Huff, D. (1954), How to Lie with Statistics, W. W. Norton.
• Simpson, E. H. (1951), "The Interpretation of Interaction in Contingency Tables", Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 13(2).
• Blinder, A. S. y Watson, M. W. (2016), "Presidents and the U.S. Economy: An Econometric Exploration", American Economic Review, 106(4).
• Bloem, A. M., Dippelsman, R. J. y Mæhle, N. Ø. (2001), Quarterly National Accounts Manual: Concepts, Data Sources, and Compilation, Fondo Monetario Internacional.
• Blanchard, O. (2017), Macroeconomics, 7.ª ed., Pearson. Ver los capítulos introductorios sobre medición del PIB, PIB real y nominal.