El Morsa, la punta del Iceberg y el sesgo por omisión de variables relevantes

Acabo de notar que Roberto Bustamante me menciona de paso en un post reciente sobre la tirante relación entre la Municipalidad de Lima y dos de las más reconocidas universidades públicas del país. Confieso que luego de leerlo bien, no entiendo a que se refiere Roberto ni mucho menos porque me menciona y sin embargo me acusa de solo ver “la punta del iceberg” y de carecer de un “análisis sistémico”. En sus palabras:
“Además, el sistema público de educación superior tiene otros filtros que niegan la posibilidad que sea un espacio para la ciudadanía en general. Stanislao Maldonado lo graficó hace poco en su blog. Para él, en la práctica se trataría de un subsidio. Ciertamente, si se ve la punta del iceberg, no se ve el todo, y creo que ese análisis más sistémico le falta a Maldonado.” La Municipalidad de Lima y las Universidades Públicas.

En un principio pensé que lo que quería decir Roberto es que existirían otros factores importantes que yo no estaría considerando en mi análisis sobre la gratuidad de la educación superior pública, tal y como lo discuto aquí y aquí. Por lo general, cuando uno deja de lado ciertos factores en un análisis no ocurre necesariamente porque no nos hayamos percatado de ellos. Puede ocurrir que simplemente no nos parecen importantes y por esa razón hacemos abstracción de ellos. Puede ser lícito mirar solamente la punta del iceberg si es que ello es lo que estimamos relevante y dejar de lado cualquier otro factor. Sin embargo, desde que el Morsa no menciona cuales son los factores que el estima relevantes y que yo no incluí en mi discusión sobre el tema, no tengo la menor idea de lo que está hablando.

Esto me recuerda un poco al error típico de estudiante de econometría respecto al número de variables a incluir en una especificación econométrica. Es común escuchar, durante la presentación de un paper o en una discusión en clase, alguna crítica respecto a porque tal o cual variable no fue incluida en el análisis. El asunto no radica en señalar la no inclusión de una variable, sino más bien en demostrar porque su no inclusión estaría llevando a un potencial sesgo en nuestros resultados. Si la variable en mención no está correlacionada con alguna de las otras variables incluidas en nuestra especificación, no afectaría en nada nuestro análisis y esta iría a parar en el término de error. Si, por el contrario, dicha correlación existe estaríamos ante un potencial problema de endogeneidad y nuestro análisis estaría sesgado.

En resumen, lo que el Morsa tendría que demostrar es como la no inclusión en mi análisis de las variables que el estima relevantes (las cuales no tengo la mas mínima idea de cuales son) estaría sesgando mi análisis. Decir que mi análisis es incompleto sin demostrar cuál es el sesgo inducido para la omisión de dichas variables, es por decirlo menos, arriesgado.