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DECISIÓN Y RAZONAMIENTO · 4 MIN DE LECTURA · 8 DE NOVIEMBRE DE 2026

¿Se sobrestiman más los menos competentes? El efecto Dunning-Kruger, revisado

Qué mostró un estudio de 1999 y qué han discutido los estudios posteriores.

6 fuentes · 1 con texto completo leído · 5 solo resumen, reseña o no consultadas

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Dibujo a tinta de una persona pequeña frente a un espejo ovalado en el que se refleja una figura más grande, de color amarillo
Ilustración (esquema ilustrativo, no representa datos).

Quizá hayas oído esta idea: quienes menos saben de algo son quienes más sobrestiman lo que saben. Se la conoce como efecto Dunning-Kruger.

Pero ¿qué mostraron exactamente los estudios originales? ¿Y qué se ha discutido después?

El estudio de 1999

En 1999, Kruger y Dunning realizaron cuatro estudios con pruebas de humor, gramática y razonamiento lógico. Las personas del cuartil con peor puntuación sobrestimaban su rendimiento: aunque sus notas las situaban en el percentil 12, se estimaron a sí mismas en el percentil 62 [1]. Los autores lo vincularon con un déficit de capacidad metacognitiva, es decir, de la capacidad de evaluar el propio saber, y observaron que mejorar las habilidades de los participantes también les ayudaba a reconocer los límites de sus capacidades [1].

El grupo de peor puntuación en el estudio de 1999En el estudio de Kruger y Dunning (1999), las personas del grupo con peor puntuación estaban en el percentil 12 de su prueba real y se estimaron a sí mismas en el percentil 62.Estudio de 1999: grupo de peor puntuación12percentil realdel grupo en laprueba62percentil en el quese estimaron a símismasLímitesCuatro estudios con pruebas de humor,gramática y lógica.DATOS DEL ESTUDIO
Figura 1. El grupo de peor puntuación en la prueba y su autoestimación. Datos del estudio [1].

Después llegaron más trabajos en su línea. En 2008, Ehrlinger, Johnson, Banner, Dunning y Kruger describieron cinco estudios en los que quienes rendían peor no percibían sus carencias, incluso en entornos reales y con incentivos para ser precisos. Un metaanálisis indicaba que las estimaciones demasiado optimistas procedían de la falta de conciencia de sus propios errores, no de una mala valoración de los demás [2].

La crítica estadística

Poco después, otros autores propusieron una explicación distinta. Krueger y Mueller atribuyeron el patrón a un efecto de «mejor que la media» combinado con regresión a la media, y Kruger y Dunning lo rechazaron, entre otras razones porque esa explicación no podía dar cuenta de los datos experimentales del estudio original [3].

La regresión a la media es la tendencia de las medidas extremas a quedar más cerca del promedio al repetirse. Aplicada aquí: si la nota real y la autoestimación son dos medidas imperfectas de la misma habilidad, al agrupar a la gente por su nota real el grupo de peores notas parecerá, de media, que se valora por encima de lo que sacó, y el grupo de mejores notas, por debajo.

Simulación: diferencia media entre la nota estimada y la real, por cuartil de nota realSimulación ilustrativa con 40000 personas ficticias, sin ningún sesgo psicológico: la nota real y la autoestimación son dos medidas con error de la misma habilidad. Aun así, al agrupar por nota real, el cuartil de peor nota se sobrestima 4.8 puntos de media y el de mejor nota se subestima 4.8.-10-50+5+10Peor cuartilnota real+4,8Segundocuartil+1,4Tercerocuartil-1,2Mejor cuartilnota real-4,8subestimasobrestimaSIMULACIÓN ILUSTRATIVA
Figura 2. Simulación nuestra, con 40.000 personas ficticias y valores arbitrarios: la habilidad real, la nota y la autoestimación tienen error aleatorio y no hay ningún sesgo psicológico. Aun así, el peor cuartil «se sobrestima» y el mejor «se subestima». Ilustra el argumento de la regresión a la media [3][4]; no reproduce los datos ni el modelo de ningún estudio.

En 2022, Magnus y Peresetsky llevaron el argumento más lejos. Señalan que las notas tienen límites, de 0 a 100: quien saca un 95 apenas puede predecirse más y tiende a predecir menos, y quien saca muy poco tiende a lo contrario [4]. Con un modelo estadístico en el que la autopredicción es la nota real más un ruido aleatorio, y los límites son aleatorios, reprodujeron el patrón con datos de 665 estudiantes de una universidad rusa que, tras la primera parte de un examen de estadística, predecían su nota final de 0 a 100, con un punto extra si acertaban con un margen de 3 puntos [4]. Concluyen que el patrón es un artefacto estadístico y que no hace falta una explicación psicológica para producirlo [4].

Hay límites que ellos mismos señalan. No afirman que las autovaloraciones sean exactas: aceptan que, de media, la gente tiende a sobrestimarse. No ponen a prueba directamente mecanismos psicológicos como el déficit metacognitivo. Y sus datos proceden de una sola institución, una sola asignatura y un examen por año, en estudiantes de economía [4].

Otras lecturas

El debate no se agota ahí. Hartwig y Dunlosky pidieron a los participantes que juzgaran su rendimiento de dos formas, en percentiles y en número absoluto de aciertos. Los juicios en percentil fueron menos precisos que los absolutos, y en tres de los cuatro estudios los absolutos eran muy precisos incluso cuando los percentiles no lo eran. Los autores sugieren que el efecto puede reflejar dificultad para evaluar cómo rinden los demás, y no falta de conciencia de uno mismo [5].

Y en 2021, Jansen, Rafferty y Griffiths propusieron un modelo racional de la autoevaluación según el cual el patrón podría surgir de dos mecanismos, solos o combinados: las creencias previas sobre la propia capacidad, y la relación entre rendimiento y habilidad para saber si cada respuesta es correcta. Con una réplica a gran escala, con unos 4.000 participantes en cada uno de dos estudios, la comparación de dos variantes del modelo apoyó la idea de que quienes puntúan peor tienen más dificultad para saber si aciertan en gramática y razonamiento lógico [6].

Qué sí y qué no se sabe

Lo que parece firme es que el patrón aparece en los gráficos: quienes puntúan peor tienden a estimarse por encima de su nota y quienes puntúan mejor, por debajo [1][4]. Lo discutido es por qué. Para unos hace falta un déficit psicológico [1][2][6]; para otros basta con ruido y límites en las medidas [3][4]; y hay quien lo achaca a cómo se pide el juicio [5].

Qué nos llevamos

  • El patrón existe; su explicación se discute. Entre una explicación psicológica y una estadística, los estudios no se ponen de acuerdo [1][4][6].
  • Cómo se mide cambia lo que se ve. Los juicios absolutos y los de percentil dieron resultados distintos [5].
  • Un gráfico que parece contar una historia puede salir también de ruido. Nuestra simulación, sin ningún sesgo psicológico, da el mismo tipo de patrón, y esa es la idea de fondo de las críticas estadísticas [3][4].

Y una pregunta para quedarte: la próxima vez que te digan que alguien «no sabe lo que no sabe», ¿cómo podrías comprobar si es eso o si es un efecto de cómo se mide?

Fuentes

Cada fuente indica si se leyó el texto completo, solo el resumen o una reseña. Cómo se comprueba.

[1] Solo el resumen Kruger, J. y Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134. https://doi.org/10.1037/0022-3514.77.6.1121 (Estudio original. Leído solo el resumen: texto completo de pago.)

[2] Solo el resumen Ehrlinger, J., Johnson, K., Banner, M., Dunning, D. y Kruger, J. (2008). Why the unskilled are unaware: Further explorations of (absent) self-insight among the incompetent. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 105(1), 98–121. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2007.05.002 (Estudio original. Leído solo el resumen: el texto en PubMed Central no estaba accesible.)

[3] Solo el resumen Kruger, J. y Dunning, D. (2002). Unskilled and unaware—but why? A reply to Krueger and Mueller (2002). Journal of Personality and Social Psychology, 82(2), 189–192. https://doi.org/10.1037/0022-3514.82.2.189 (Réplica. Leído solo el resumen. Se conoce el argumento de Krueger y Mueller solo a través de esta réplica.)

[4] Texto completo Magnus, J. R. y Peresetsky, A. A. (2022). A statistical explanation of the Dunning–Kruger effect. Frontiers in Psychology, 13, 840180. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.840180 (Estudio original. Texto completo leído en la web de la revista.)

[5] Solo el resumen Hartwig, M. K. y Dunlosky, J. (2014). The contribution of judgment scale to the unskilled-and-unaware phenomenon: How evaluating others can exaggerate over- (and under-) confidence. Memory & Cognition, 42(1), 164–173. https://doi.org/10.3758/s13421-013-0351-4 (Estudio original. Leído solo el resumen: texto completo de pago.)

[6] Solo el resumen Jansen, R. A., Rafferty, A. N. y Griffiths, T. L. (2021). A rational model of the Dunning–Kruger effect supports insensitivity to evidence in low performers. Nature Human Behaviour, 5(6), 756–763. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01057-0 (Estudio original. Leído solo el resumen: texto completo de pago.)

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