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l libro de Garrison Keilor Lake Wobegon Days afirma 

que: “El lago mide 678,2 acres, un poco más que una 

sección...”. Para mí esto es un golpe maestro, que pro-

vee de detalles comprobables, los cuales llevan a una mejor 

compresión al lector.

En contrapartida, en una novela de ciencia ficción sobre 

la exploración de un planeta en un zepelín casero aparece un 

miembro de la tripulación gritando: “¡Capitán! ¡Esa monta-

ña debe de medir al menos cinco mil quinientos cuarenta y 

cinco metros!”

Este párrafo me dejó asombrado y tuve que parar de leer. 

Garantizo que no hay ser, en esta galaxia o en cualquier otro 

lugar del universo, que consiga percibir que “La montaña 

debe medir al menos 5545 lo que sea de altura”.

Obviamente, la edición original americana decía que la 

montaña debía medir “al menos tres millas”, entonces la ta-

rea de convertir al sistema métrico se le asignó al sobrino 

idiota del editor, quien no sabía lo suficiente como para cam-

biar “al menos tres millas” por “al menos cinco kilómetros”. 

En su lugar, se fió del resultado de la calculadora de bolsillo. 

A los lectores que saben que la medida visual de la distancia 

es imprecisa no se le puede engañar.

Los números demasiado precisos pueden llegar a ser en-

tretenidos, pero cuando aparecen con excesiva frecuencia 

son una especie de maquillaje. Las organizaciones comer-

ciales son particularmente dadas a mostrar de manera excesi-

va números que pretenden un imposible grado de precisión. 

Propongo el término ‘hiperdigititis’ para describir tal sinsen-

tido pseudocientífico.

¿Bajo qué circunstancias aceptamos valores precisos 

poco probables? ¿Cuándo los rechazamos? Sospecho que un 

factor importante es que podamos nosotros mismos estimar 

la medida en cuestión, al contrario que esos valores invisi-

bles que solo pueden ser medidos por científicos con bata 

blanca. Los valores no visibles suelen estar dados con un 

exceso de exactitud, mientras que los visibles se redondean 

a valores perceptibles.

Ejemplo 1

El exceso de dígitos actúa como una barrera para el enten-

dimiento de los lectores. La tabla 1 es un ejemplo tomado de 

un informe agrícola:

Tratamiento

Cosecha

% Azúcar 

Producto químico A

43.080

15,230

Producto químico B

29.800

12,200

Producto químico C

44.880

15,560

Media sin tratar

43.610

15,985

MDS.05

8,575

1,447

CV

15,25%

7,70%

Tabla 1. Exceso de dígitos en un informe agrícola.

Es necesaria una pequeña explicación: el valor MDS, o 

Menor  Diferencia  Significativa,  nos  indica  cuánto  han  de 

apartarse dos medidas para concluir que difieren de manera 

Hiperdigititis

 

la pandemia

de nuestros tiempos

Jay Mann

Jay Mann es bioquímico y el autor de How Poison Your Sopuse the Natural Way

Artículo publicado originalmente en la revista “The Skeptic” nº 92. Traducido por Aitor Pérez Iturri.

Presentar números con precisión excesiva y artificial en etiquetas de productos, 

artículos de periódico, y tablas en informes no ayuda en nada a dar credibilidad 

a la ciencia e introduce confusión en la mente del lector.

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significativa con una seguridad del 95 por ciento.  El CV, o 

Coeficiente de Variación, mide la variabilidad relativa de una 

medida, en el ejemplo, cerca del 15 por ciento para la cose-

cha y sobre el 8 por ciento para el azúcar. Una lección im-

portante que podemos extraer de aquí, es que todos los datos 

biológicos tiene al menos una variabilidad del 5 por ciento. 

La tabla anterior demuestra un mal uso de los números, 

demasiado común, para convencernos de que el autor es in-

creíblemente preciso, en lugar de presentarnos información 

útil. El alto grado de incertidumbre (MDS y CV) nos mues-

tra que ninguno de los dígitos la derecha de la coma es vá-

lido. Esto se aplica incluso al MDS mismo, ya que el MDS 

también aporta cierta cantidad de incertidumbre.

Así, el resultado debería mostrarse como en la tabla 2.

Tratamiento

cosecha

%Azúcar 

Producto químico A

43

15

Producto químico B

30

12

Producto químico C

45

16

Media sin tratar

44

16

MDS.05

8,6

1,5

CV

15%

7%

Tabla 2. El mismo informe con los dígitos ajustados.

Creo que estarán de acuerdo conmigo en que la segunda 

versión es mucho más sencilla de entender, pues muestra que 

el producto químico B hizo disminuir la cosecha, pero que 

los productos químicos A y C no produjeron efecto.

Ejemplo 2.

Una vez tuve que realizar exhaustivas tablas de composi-

ciones de alimentos para animales. Los informes publicados 

suelen tener tres dígitos decimales de precisión. Por ejem-

plo, “4,35% arginina”. Aún cuando los análisis de diferentes 

muestras reflejaran coeficientes de variabilidad de hasta el 

19%.

Tablas enormes, en las que figuran 17 aminoácidos con 

tres dígitos decimales de precisión, resultan voluminosas e 

imposibles de entender. Si eliminamos esa precisión injus-

tificada  obtendremos  tablas  más  pequeñas  y  más  legibles. 

Después  de  todo,  los  lectores  de  ese  informe  terminarán 

siendo, sobre todo, preparadores de comida para animales; y 

Los números demasiado precisos 

pueden llegar a ser entretenidos, 

pero cuando aparecen con excesiva 

frecuencia son una especie de ma-

quillaje.

(Foto: Enokson, www.flickr.com/photos/vblibrary/)

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probablemente no quieran saber más que si un valor es bajo, 

medio o alto. Fui capaz de informarles que seis análisis inde-

pendientes, de digamos, metionina en el trigo, mostraron un 

valor bajo de 0,10, medio de 0,17 y máximo de 0,22.

Ejemplo 3.

El 22 de abril de 2009, la Christchurch Press publicó me-

dia página ilustrada de manera preciosa, para mostrar que 

las bebidas alcohólicas son ricas en contenido calórico. Este 

artículo puso de manifiesto, involuntariamente, la diferencia 

entre los invisibles kilojulios (kJ) y la comida visible (table-

tas de chocolate).

El artículo afirmaba que un vaso de vino contiene 390 kJ, 

un gin-tonic 400 kJ y un chupito de Baileys 408 kJ (como 

extra se midió, con una precisión increíble, que una pinta de 

cerveza tenía 1098 kJ).

Algunos lectores crédulos podrían empezar a beber vino 

en lugar de Baileys, pero los valores publicados básicamente 

carecían de sentido.

El valor energético del vino depende de si este es tinto 

o blanco, seco o dulce... Según el número de noviembre de 

2006 de la revista Healthy Food, el valor energético de 100 

ml de vino blanco está comprendido entre 345 kJ y 398 kJ, 

mientras que para el vino tinto lo está entre 354 kJ y 365 kJ 

(http://goo.gl/ULcpa).

Esos valores están basados en una copa ‘estándar’ de 100 

ml de vino, en lugar de usar la de 135 ml que se recomienda 

en las botellas de vino (unas 5,6 copas para una botella de 

750 ml). No importa este cambio de proporciones, a menos 

que estés interesado en medir las bebidas con tres dígitos 

decimales de precisión.

La conclusión real, obviada por completo por el perió-

dico, es que una bebida alcohólica típica contiene cerca de 

400 kJ, independientemente de si es vino o alguna bebida 

espirituosa.

En claro contraste a los excesivos dígitos en los valores 

de los kilojulios, el artículo afirma que cada bebida es equi-

valente energéticamente a la mitad de una onza de choco-

late.  ¡No  a  0,48  onzas!.  Cuando  la  medida  involucra  algo 

que podemos ver a simple vista, el periodista la redondeó 

correctamente.

Ejemplo 4.

El mundo de la industria de la alimentación parece decidi-

do a enredar a los consumidores con tablas de composición 

de alimentos elaboradas con un excesivo e injustificable de-

talle. Para que todos esos valores quepan en la tabla, han 

de ser impresos usando fuentes pequeñas. Incluso cuando se 

usan fuentes de tamaño aceptable, la longitud de los números 

involucrados dificulta su lectura al consumidor. Entender el 

dígito 12,34 requiere más del doble de esfuerzo que entender 

12 (la coma decimal es parte del problema).

En mi opinión, el exceso de dígitos se obvia porque 

1) aparenta una precisión que no existe realmente. 

2) los métodos analíticos empleados para medir propor-

cionan solo valores aproximados de los componentes su-

puestamente medidos.

Casi todas las etiquetas en los alimentos se olvidan de la 

variabilidad biológica antes mencionada, que suele ser de al 

menos el 5%. Los alimentos que no son puramente quími-

cos, como la sal o el azúcar, suelen ser alimentos preparados, 

realizados a partir de vegetales o animales que tienen dife-

rentes historias cada uno. ¿Qué cultivo de trigo se usó? ¿La 

carne procedía de una vaca holandesa o de otro tipo de car-

ne? ¿Qué tipo de aceite se empleó? ¿El cultivo era de secano 

o de regadío? Algunos productos nos indican, con admirable 

honestidad, que los valores representan valores indicativos 

basados en valores medios. Desafortunadamente, eso no es 

una disculpa a la injustificada precisión que dan. Mi candi-

dato al peor producto en este aspecto es un paquete de un 

delicioso snack vietnamita cuya etiqueta nos asegura que la 

cantidad de sodio por galleta es de 14.22 mg. Los productos 

elaborados en occidente no son mucho mejores.

La Tabla 3 nos muestra parte de la Información Nutricio-

nal de una lata de fiambre de cerdo importado.

Componentes

Por ración 56 g 

(sic)

Por 

100 g

Energía (kJ)

610 1089

Energía (Cal)

145

259

Proteínas (g)

5.0

8.9

grasas, total (g)

12,0

21,4

Carbohidratos, total (g)

4,2

7,5

Tabla 3. Información nutricional de una lata de fiambre de cerdo.

Permítanme dejar de un lado los valores energéticos 

por  un  momento,  excepto  para  recalcar  que  el  valor  “259 

Cal/100 g” fue calculado seguramente por el mismo sobrino 

idiota que lo hizo en la novela de ciencia ficción citada al 

inicio del artículo. Multiplicar un valor que tiene dos dígitos 

de precisión por un factor que tiene tres dígitos o más, no da 

un resultado con tres dígitos.

Proteínas

El método estándar para medir proteínas es degradar el 

alimento en ácido sulfúrico hirviendo (análisis de Kjeldahl). 

Esto convierte todo el nitrógeno en amoniaco. Se mide el 

amoniaco liberado y se multiplica por 6,25. El valor obte-

nido es la proteína en crudo. Desafortunadamente, el factor 

por el que hay que multiplicar depende de lo que se esté ana-

lizando. Se pueden aplicar factores tan bajos como 5,71 o 

tan altos como 7,69 (el factor es la inversa del porcentaje de 

nitrógeno, el cual depende de la composición de aminoáci-

dos de cada proteína).

Algunos productos químicos no proteínicos se convierten 

en amoniaco durante el proceso de Kjeldahl. Estos no solo 

“El mundo de la industria de la ali-

mentación parece decidido a enre-

dar a los consumidores con tablas 

de composición elaboradas con un 

excesivo e injustificable detalle”

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incluyen alcaloides y aminoácidos libres, sino también algu-

nos químicos artificiales como la melanina. En un esfuerzo 

por mejorar el análisis de proteínas, un comité de eruditos 

nutricionistas ha recomendado que las proteínas debieran de 

ser hidrolizadas ligeramente, de manera que se puedan medir 

los aminoácidos individuales. Este método no solo es más 

caro que la degradación en ácido, sino que además abre la 

caja de Pandora de la complejidad, porque no todas las pro-

teínas se crean de igual manera. Las proteínas con lisina, me-

tionina y quizás treonina son más valiosas para animales en 

crecimiento que otras proteínas. ¿Necesitamos entonces otra 

entrada en la tabla de contenidos nutricionales que muestre 

los valores relativos de proteínas para niños y para adultos?.

Con toda esta incertidumbre sobre el análisis de proteínas 

incluso un valor con dos dígitos  como “8,9 g de proteínas” 

parece injustificable. ¿Quién necesita tal precisión? Un nu-

tricionista que se fíe de esos valores para recetar una dieta 

a un paciente estará claramente perdido. Los consumidores 

necesitan principalmente indicaciones generales sobre si un 

alimento es alto, medio o bajo en proteínas.

Carbohidratos

La FAO dice que el total de carbohidratos puede ser es-

timado por diferencia, esto es, todo lo que queda cuando se 

han eliminado las proteínas, la grasa, el agua, el alcohol y 

otros restos. Esta es una visión demasiado amable de la FAO. 

Permite valores de carbohidratos que incluyen fibra (carbo-

hidratos poliméricos) y ácidos orgánicos.

Los carbohidratos pueden ser solubles o insolubles, siendo 

el almidón el principal material insoluble. Si consideramos 

el material insoluble, principalmente el almidón y la fibra, 

solo el almidón es útil para nuestra nutrición, y solamente 

después de cocinarlo, a pesar de que el calor puede convertir 

hasta el 8% del almidón total en ‘almidón resistente’, esto 

es, indigerible.

Los carbohidratos solubles incluyen tanto pequeños azú-

cares como oligosacáridos, por ejemplo, la fructosa conte-

nida en cebollas y  alcachofas. Los oligosacáridos no son 

aprovechados por el cuerpo humano, sino por los microorga-

nismos que residen en nuestro intestino. Claramente un valor 

de “7,5g de carbohidratos” es solo una aproximación poco 

precisa de los carbohidratos digeribles.

Grasas

La medición de grasas como lípidos solubles es directa. 

No soy consciente de ningún problema técnico con la esti-

mación de las grasas saturadas frente a la de las grasas insa-

turadas. Aunque existen algunas cuestiones sobre la mezcla 

de grasas, que no se digiere de la misma manera que las gra-

sa pura.

Energía

Hablando estrictamente, el contenido energético debería 

medirse por medio de la combustión de una muestra de ali-

mento, junto con otra muestra que se proporcione a alguien 

que esté dispuesto a recoger sus excrementos un día después 

más o menos. Incluso en la industria de la alimentación ani-

mal rara vez se hacen estas mediciones, debido a que poseen 

ecuaciones que transforman cada componente individual en 

valores estimados de energía. Para las aves de corral la fór-

mula es 0,34% x grasas + 0,16% x proteínas + 0,13% x azú-

cares. Es obvio que cualquier error en la medición de grasas, 

proteínas o azúcar afectará al valor energético final.

Para las personas existen formulas similares que usan los 

factores Atwater. Existe una tabla general y una específica 

para tratar de medir distintos alimentos. Solo existe un dos 

por ciento de diferencia cuando la comida para animales es 

medida por medio de los métodos Atwater. Para la harina 

de trigo, la discrepancia es del siete por ciento y para la col 

o las habichuelas es del 20 por ciento. ¿Cómo entonces, se 

puede justificar un valor como ‘1089 kJ’, para un producto 

compuesto de una mezcla de ingredientes?

La versión que sugiero.

En vista de toda esta incertidumbre, yo sugeriría una ma-

yor simplificación de las tablas de información nutricional. 

Los números más cortos serán más comprensibles y legibles, 

mientras que el uso de un número excesivo de cifras deci-

males hace el texto dé más importancia a los datos que a la 

información.

Por lo tanto, la Tabla 4 tiene mi versión de lo que me gus-

taría ver en el envase de aperitivos.

Componentes

Por ración 56 g 

(sic)

Por 

100 g

Energía (kJ)

600

1100

Energía (Cal)

150

250

Proteínas (g)

5

9

grasas, total (g)

12

21

Carbohidratos, total (g)

4

8

Tabla  4.  Información  nutricional  de  una  lata  de  fiambre  de  cerdo,

ajustada.

Referencias

Mann, J. D. 1998: Feedstuffs of monogastric animals. NZ Institu-

te for Crop and Food Research

FAO: Methods of Food Analysis http://goo.gl/LsXGm

Fotografías:  

Enokson (http://www.flickr.com/photos/vblibrary)

(Foto: Enokson, www.flickr.com/photos/vblibrary/)