La cama de Procusto y la paradoja de Simpson;  

en lo cotidiano, en los días de lluvia y dolores articulares, en el uso de la estadística en general:

“Los días húmedos me duelen todas las articulaciones.” ¿Quién no escuchó esta frase, ya sea en el consultorio médico o en una reunión familiar? A veces la afirmación va más allá del comentario casual y se transforma en pronóstico: “va a llover, me duelen los huesos”.

Somos seres narrativos. Organizamos la experiencia en relatos, y esos relatos producen creencias que —cuando se repiten— se consolidan en sentido común. La asociación entre días húmedos y dolor articular u óseo no escapa a este mecanismo. La repetición de testimonios, la memoria selectiva de los días más difíciles y el énfasis social en la experiencia del dolor hacen que esta conexión parezca casi intuitivamente verdadera.

Es imperativo no confundir correlación con causalidad. La correlación no prueba causalidad. Con esta advertencia en mente, decidí buscar si existía algún sustento empírico para una creencia tan extendida. Lo que encontré no fue simplemente una confirmación o una refutación, sino una lección profunda sobre escala de análisis, narrativa humana y epistemología.

La intuición local: análisis mes a mes

Si observamos los datos por separado, mes a mes, la narrativa popular parece respaldada:

• Junio
• Días lluviosos: 10 → dolor en 9 (90%)
• Días no lluviosos: 20 → dolor en 15 (75%)
• Julio
• Días lluviosos: 20 → dolor en 4 (20%)
• Días no lluviosos: 11 → dolor en 1 (9%)

En ambos meses, el dolor fue más frecuente en los días lluviosos, lo que parece confirmar la intuición común: la humedad duele.

El agregado contradice: la paradoja de Simpson

Pero si en lugar de analizar los meses por separado combinamos los datos del bimestre, la conclusión se invierte:

• Días lluviosos (junio + julio): 30 → dolor en 13 (43%)
• Días secos (junio + julio): 31 → dolor en 16 (52%)

Los mismos datos, organizados de otra forma, dicen algo diferente: los días secos tuvieron un porcentaje mayor de dolor.

Este fenómeno se llama paradoja de Simpson (o efecto Yule–Simpson): una tendencia que aparece claramente en varios subgrupos desaparece o incluso se invierte cuando esos subgrupos se combinan. Esto no es un error matemático; es una advertencia epistemológica: los datos no hablan solos, hablan según cómo y con qué estructura los analizamos.

Escalar la evidencia: mirar años y la investigación científica

Aquí es donde la pregunta se vuelve más relevante: ¿Qué dice la ciencia cuando se analizan datos en períodos más largos —anuales o multianuales?  En los últimos años se han publicado estudios que no se limitan a observaciones anecdóticas o registros de unos pocos días:

• Una revisión sistemática con 14 estudios observacionales encontró que algunos factores meteorológicos, como presión atmosférica y humedad relativa, tuvieron correlaciones leves con dolor en personas con osteoartritis, mientras que la temperatura mostró una correlación negativa (más frío asociado a más dolor). Pero estos efectos fueron moderados y variables, y los autores concluyeron que se requieren estudios mejor diseñados y más consistentes para validar estos hallazgos.
• En contraste, una revisión sistemática centrada en artritis reumatoide señaló que, a nivel de grupo, las asociaciones entre variables climáticas (temperatura, presión, humedad) y dolor fueron muy cercanas a cero, aunque algunos individuos parecían sensibles a ciertos factores.
• Otro meta-análisis amplio concluyó que no parece existir un vínculo claro entre cambios en temperatura, humedad, presión o precipitación y el riesgo de dolor en afecciones comunes como osteoartritis de rodilla, cadera o dolor lumbar.
• Investigaciones de gran escala que analizaron miles de eventos de dolor en más de 15 000 participantes internacionales no encontraron evidencia consistente de que el clima —lluvia, humedad o presión atmosférica— tenga un efecto directo y generalizable sobre el dolor musculoesquelético.

En sintesis: la evidencia científica a nivel anual o multianual es mixta y no permite afirmar causalidad directa entre lluvia (o humedad) y dolor articular. Algunos estudios pequeños o subgrupos muestran asociaciones leves, pero los análisis grandes y rigurosos tienden a no confirmar un efecto uniforme y consistente.

 ¿Por qué persiste la creencia?

La experiencia subjetiva no es “mentira”; el dolor existe y es real. Pero la memoria humana no calcula promedios ni controla variables. La mente selecciona lo memorable: un día lluvioso con dolor intenso se recuerda; un día seco sin dolor, no. El resultado es una narrativa que parece lógica desde adentro, aunque no resista un análisis robusto de datos.

Además, factores como temperatura, presión atmosférica y humedad cambian simultáneamente, y pueden interactuar con el comportamiento de cada persona —actividad física, descanso, sueño, estado de ánimo— confundiéndose con el efecto del clima. Por eso, incluso cuando algunos estudios detectan correlaciones, estas suelen ser moderadas y específicas de subgrupos, no universales.

Lección epistemológica

La historia de “el clima duele” deja de ser una anécdota trivial y se convierte en una enseñanza profunda sobre cómo construimos conocimiento:

• La narrativa humana busca sentido, pero puede ser engañosa.
• La correlación no es causalidad.
• El nivel de análisis (mes vs. año vs. multianual) importa.
• Incluso los datos científicos pueden mostrar patrones contradictorios si no se controlan variables de confusión.

La paradoja de Simpson nos recuerda que una intuición puede ser localmente verdadera y globalmente falsa. Y que, en ciencia, comprender no es solo medir: es entender desde dónde y durante cuánto tiempo estamos mirando.  Si existe un veredicto definitivo, no es que “el clima no influye nunca”, sino que no hay evidencia sólida y generalizable de un efecto causal directo entre días lluviosos y dolor articular cuando se mira con métodos rigurosos y períodos largos. Y esa es una lección que va mucho más allá del dolor en los huesos.

Acción de Procusto	Acción Estadística (Simpson)	Resultado
ACORTAR (Cortar las piernas)	Eliminar el Contexto: Borramos las diferencias entre Invierno y Verano. Quitamos los "detalles" que estorban.	El dato cabe en la gráfica, pero está mutilado (pierde su verdad).
ESTIRAR (Descoyuntar)	Generalizar Falsamente: Tomamos una tendencia menor y la expandimos para que aplique a todo (decir "la lluvia es buena" siempre).	El dato cubre todo el espectro, pero es falso (una conclusión artificial).

 

 

 

Conclusión

La persistencia del mito "el clima duele" no es una mentira deliberada, sino un subproducto de cómo funciona nuestra mente. Evolutivamente, estamos diseñados para detectar patrones.Pero en el mundo moderno, este instinto nos lleva a correlaciones espurias. Para evitar la Cama de Procusto y no caer en la Paradoja de Simpson, debemos aceptar que la realidad es compleja y estratificada.

·        No obligues a los datos a encajar en un molde simple.

·        Recuerda que una intuición puede ser localmente verdadera y globalmente falsa.

Entender esto es vital no solo para la medicina, sino para cualquier análisis crítico: la verdad suele esconderse en los detalles que nuestra narrativa intenta recortar. Para evitar la Paradoja de Simpson, debemos romper la cama de Procusto: No obligues a los datos a encajar en un molde simple. Si la realidad es compleja (tiene variables ocultas), tu análisis debe ser complejo (estratificado).