El contrafactual es potente… y por eso mismo tiene una colección de trampas muy típica. La buena noticia: casi todas se evitan con dos hábitos: definir bien el evento y contar el resultado con rangos y límites.

Este artículo forma parte del tema Atribución en WikiMeteo.es, donde reunimos conceptos y guías prácticas para entender mejor el tiempo y el clima.

1. Qué es “un error” en atribución (y por qué importa)

En atribución, un error no siempre es “un número mal calculado”. A veces es una conclusión demasiado fuerte para lo que tu método realmente mide. Eso es peor, porque suena convincente.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: si no declaras supuestos, escala y rangos, tu contrafactual se convierte en cuento.
• Señal típica: el resultado cambia mucho cuando cambias el umbral/ventana/región.
• Confusión común: atribuir hazard no es atribuir daños.

3. Error 1: no definir el evento con precisión

• Qué pasa: “hubo una ola de calor” sin decir umbral, ventana y región
• Cómo detectarlo: dos personas eligen eventos distintos
• Cómo arreglarlo: define variable + umbral + duración + región + temporada

4. Error 2: confundir local con regional

• Qué pasa: un récord en una estación se vende como señal regional
• Detecta: el mapa no acompaña o el reanálisis suaviza
• Arregla: o amplías región/ventana o declaras “evento local” con límites

5. Error 3: usar reanálisis para extremos puntuales como si fuera estación

• Qué pasa: reanálisis “aplana” colas
• Detecta: discrepancia fuerte con estaciones
• Arregla: reanálisis para contexto, estaciones para extremos (cuando existan y sean homogéneas)

6. Error 4: reportar RR/FAR sin rangos

• Qué pasa: “x3” sin intervalo
• Detecta: parece demasiado redondo para un evento raro
• Arregla: siempre “entre X e Y” + por qué

7. Error 5: periodos de retorno como si fueran fijos

• Qué pasa: “evento de 1 en 500 años” como sentencia
• Detecta: no se menciona tendencia/no-estacionariedad
• Arregla: retorno condicional o evita retorno y usa probabilidad con rango

8. Error 6: confundir significancia con importancia

• Qué pasa: “no significativo” se interpreta como “no hay efecto”
• Arregla: explica potencia, rareza, intervalos y evidencia

9. Error 7: mezclar hazard con impacto/vulnerabilidad

• Qué pasa: “se duplicaron daños por X” cuando solo mediste hazard
• Arregla: separa: hazard vs exposición vs vulnerabilidad

10. Error 8: ignorar eventos compuestos

• Qué pasa: atribuyes la lluvia pero el desastre dependía del suelo saturado
• Arregla: define el compuesto o declara límites

11. Error 9: vender el contrafactual como “mundo real alternativo”

• Qué pasa: el público lo entiende como historia paralela exacta
• Arregla: explica que es un experimento con supuestos

12. Error 10: lenguaje absoluto

• Qué pasa: “siempre”, “solo por”, “inevitable”
• Arregla: lenguaje calibrado y rangos

13. Checklist rápido anti-metedura-de-pata

• Evento definido (variable/umbral/ventana/región)
• Dataset adecuado a la escala (estación vs reanálisis)
• RR/FAR con intervalos
• Retorno (si se usa) condicional y con rango
• Sesgos y límites declarados
• Hazard separado de impactos
• Frases seguras usadas

14. Frases seguras (copiables)

• “Para esta definición del evento, el riesgo cambia en un rango…”
• “Este resultado cuantifica hazard; el impacto depende de exposición y vulnerabilidad…”
• “El rango es amplio por la escala/rareza del evento…”

15. Mini-glosario

• Intervalo de confianza: rango de valores compatibles con datos/supuestos
• No-estacionariedad: el clima cambia y los retornos también
• Vulnerabilidad: qué tan dañino es un hazard para un sistema

16. Referencias y lecturas recomendadas

• IPCC
• WMO
• NOAA