En un proceso de coaching, el Coach tiene que poder aceder a sus recursos y habilidades de análisis. La capacidad de extrapolación, muchas veces en base à sus propias creencias, es una herramienta poderosa por un lado, pero puede generar desaciertos importantes por otro lado.
Entre las creencias que encontramos se encuentra la que considera que todos o casi todos los fenomenos que nos rodean son definidos por variables que de una manera u otra siguen una distribución normal.
Entre las creencias que encontramos se encuentra la que considera que todos o casi todos los fenomenos que nos rodean son definidos por variables que de una manera u otra siguen una distribución normal.
Esta creencia se apoya en un potente teorema matemático que se llama el Teorema Límite Central. Este Teorema afirma que la suma de variables alatorias tiende a definir una Distribución Normal, cuado la cantidad de variables es muy grande. Sin embargo, no valen cualquier variales, estas, tienen que ser aleatorias e independientes entre ellas.
Teorema
El caracter aleatorio de los datos
La distribución Normal seduce por su manejabilidad. Calcular probabilidades con la Distribución Normal es facíl, pero sólo tiene sentido si los datos son aleatorios. Tras la palabra "aleatorio" se escunde la limitación de la conciencia humana. Consideramos que no podemos enterarnos de todo, y por tanto, atribuimos el calificativo de aleatorio los eventos o procesos que no dominamos.
Pues eso es un error enorme, sabiendo que no conocemos todas las dependencias funcionales tampoco, las cuales son justamente los que hacen que un evento no sea aleatorio.
Vamos à tomar un ejemplo sencillo: el caso del coach de grupo. Si se acepta la Distribución Normal como imagen de la distribución de las habilidades humanas, es decir que poco no son habiles, una mayoridad es medianamente hábil, y unos pocos muy hábiles, aceptaremos por lo tanto un prejuicio sobre las habilidades de los que componen el grupo. Este prejuicio es sin sentido por varias razones.
Le primera es que la distribución en campana no vale para describir las habilidades humanas, ya que estas mismas habilidades se expresan a través de un sistema que clasifica las personas y tiende a sugerir las habilidades de cada individuo más que descubrirlas, con el único proposito que los individuos cumplan con el papel que más conviene a la colectividad. Por consecuencias, la hipotesis que los niveles de calidad de las habilidades humanas son distribuidas según una distribución normal es falsa, pues la variables que se suman a través de las habilidades humanas no son aleatorias, ni independientes entre ellas.
En consecuencias, en caso de coaching grupal, es aconsejable que el Coach deja aparte la Distribución Normal, pues la cantidad enorme de variables que se suman que se suman en la utilización de las habilidades de cada uno no son aleatorias, sino más bien funcionalmente dependientes, e interactuando constantemente entre ellas. El Coach tendrá que buscar otros modelos, otras formas de aproximarse a los miembros del grupo.
La ventaja de no fiarse del Teoremas Limite Central es de no caer en el determinismo, el cual es un obstáculo importante a todo proceso de Coaching. Es mucho mejor que un Coach crea en los progesos potencial a priori que en la Distribución Normal, limitando así las mejoras de los participes al proceso de Coaching.
La trampa de la simetría
La Distribución Normal es simétrica. La simetría es posible en matemáticas, parte infinitamente pequeña del campo de conciencia humano, y es posible en concepto, pero más allá de esto, metemos que la simetría es una ilusión. La simetría es posible porqué hay un valor central, que situa la curva en el eje. Si el coach piensa en términos de Distribución Normal, corre el riesgo de prestar demasiada atención al valor central. Si presta demasiada atención a los valor más altas, corre el riesgo de generar una fisura en con respecto a los valores más bajos, y si presta demasiado atención a los valores más bajo de la distribución. entonces corre el riesgo de desaprovechar los valores más altos que están al otro extremo de la ditribución.
Entonces hemos visto que la simetria es pura ilusión matemática. El poderoso Teorema Límite Central juega un papel importante en la utilización excesiva de la Distribución Normal. Eso no occuriría si las hipótesis fueran respetadas correctamente.
La importancia de las hipótesis.
1) Independencia des las variables : las variables que se suman para formar una Distribución Normal tienen que ser mutuamente independientes, es decir que no puede existir ninguna dependencia funcional en las variables. En cuanto al Coaching, está claro que las variables que explican la distribución de las habilidades no son independientes. En consecuencias, la Distribución Normal proporcionará una imagen desenfocada de la distribución de las habildades.
2) Caracter aleatorio des las variables : Con el proposito de convencerse de la importancia del caracter aleatorio de las variables, basta con acordarse que en ciertas condiciones, una variable binomial converge asintoticamente hacia una variables Normal. (Teorema de Moivre en 1756).
Muchas de las variables que están involucradas en la distribución de las habilidades no son aleatorias, más bien lo contrario. El determinismo social, muy presente, hace que las variables no pueden ser aleatorias, sino determinadas por otros factores explicativos.
Conclusiones
Es cierto que el Teorema Límite Central occupa un lugar importante en estadísticas. Sin embargo su uso ha desbordado el campo estrictamente estadístico. La Distribución Normal se ha convertido en una referencia para describir muchas distribuciones cuyas variables no cumplan con los requisitos de aleatoriedad y de independencia mutua. El Coach tiene que deshacerse de la mala costumbre de ver todo en forma de campana. Por dejarse seducir por la eficacia de la Distribución Normal al tratarse de hallar resultados probabilísticos, podría desaporvechar muchos recursos muy útiles en el marco de la adquisición o de la mejora de habilidades.
Teorema
El caracter aleatorio de los datos
La distribución Normal seduce por su manejabilidad. Calcular probabilidades con la Distribución Normal es facíl, pero sólo tiene sentido si los datos son aleatorios. Tras la palabra "aleatorio" se escunde la limitación de la conciencia humana. Consideramos que no podemos enterarnos de todo, y por tanto, atribuimos el calificativo de aleatorio los eventos o procesos que no dominamos.
Pues eso es un error enorme, sabiendo que no conocemos todas las dependencias funcionales tampoco, las cuales son justamente los que hacen que un evento no sea aleatorio.
Vamos à tomar un ejemplo sencillo: el caso del coach de grupo. Si se acepta la Distribución Normal como imagen de la distribución de las habilidades humanas, es decir que poco no son habiles, una mayoridad es medianamente hábil, y unos pocos muy hábiles, aceptaremos por lo tanto un prejuicio sobre las habilidades de los que componen el grupo. Este prejuicio es sin sentido por varias razones.
Le primera es que la distribución en campana no vale para describir las habilidades humanas, ya que estas mismas habilidades se expresan a través de un sistema que clasifica las personas y tiende a sugerir las habilidades de cada individuo más que descubrirlas, con el único proposito que los individuos cumplan con el papel que más conviene a la colectividad. Por consecuencias, la hipotesis que los niveles de calidad de las habilidades humanas son distribuidas según una distribución normal es falsa, pues la variables que se suman a través de las habilidades humanas no son aleatorias, ni independientes entre ellas.
En consecuencias, en caso de coaching grupal, es aconsejable que el Coach deja aparte la Distribución Normal, pues la cantidad enorme de variables que se suman que se suman en la utilización de las habilidades de cada uno no son aleatorias, sino más bien funcionalmente dependientes, e interactuando constantemente entre ellas. El Coach tendrá que buscar otros modelos, otras formas de aproximarse a los miembros del grupo.
La ventaja de no fiarse del Teoremas Limite Central es de no caer en el determinismo, el cual es un obstáculo importante a todo proceso de Coaching. Es mucho mejor que un Coach crea en los progesos potencial a priori que en la Distribución Normal, limitando así las mejoras de los participes al proceso de Coaching.
La trampa de la simetría
La Distribución Normal es simétrica. La simetría es posible en matemáticas, parte infinitamente pequeña del campo de conciencia humano, y es posible en concepto, pero más allá de esto, metemos que la simetría es una ilusión. La simetría es posible porqué hay un valor central, que situa la curva en el eje. Si el coach piensa en términos de Distribución Normal, corre el riesgo de prestar demasiada atención al valor central. Si presta demasiada atención a los valor más altas, corre el riesgo de generar una fisura en con respecto a los valores más bajos, y si presta demasiado atención a los valores más bajo de la distribución. entonces corre el riesgo de desaprovechar los valores más altos que están al otro extremo de la ditribución.
Entonces hemos visto que la simetria es pura ilusión matemática. El poderoso Teorema Límite Central juega un papel importante en la utilización excesiva de la Distribución Normal. Eso no occuriría si las hipótesis fueran respetadas correctamente.
La importancia de las hipótesis.
1) Independencia des las variables : las variables que se suman para formar una Distribución Normal tienen que ser mutuamente independientes, es decir que no puede existir ninguna dependencia funcional en las variables. En cuanto al Coaching, está claro que las variables que explican la distribución de las habilidades no son independientes. En consecuencias, la Distribución Normal proporcionará una imagen desenfocada de la distribución de las habildades.
2) Caracter aleatorio des las variables : Con el proposito de convencerse de la importancia del caracter aleatorio de las variables, basta con acordarse que en ciertas condiciones, una variable binomial converge asintoticamente hacia una variables Normal. (Teorema de Moivre en 1756).
Muchas de las variables que están involucradas en la distribución de las habilidades no son aleatorias, más bien lo contrario. El determinismo social, muy presente, hace que las variables no pueden ser aleatorias, sino determinadas por otros factores explicativos.
Conclusiones
Es cierto que el Teorema Límite Central occupa un lugar importante en estadísticas. Sin embargo su uso ha desbordado el campo estrictamente estadístico. La Distribución Normal se ha convertido en una referencia para describir muchas distribuciones cuyas variables no cumplan con los requisitos de aleatoriedad y de independencia mutua. El Coach tiene que deshacerse de la mala costumbre de ver todo en forma de campana. Por dejarse seducir por la eficacia de la Distribución Normal al tratarse de hallar resultados probabilísticos, podría desaporvechar muchos recursos muy útiles en el marco de la adquisición o de la mejora de habilidades.
