Modelo estadístico disminuiría imprecisiones en datos sobre COVID-19, sismos o delitos

El exceso de ceros se presenta en distintas situaciones, como por ejemplo cuando se monitorean los sismos, pues mientras en algunos lugares no se presentan por mucho tiempo en otros sí, generando estadísticas de tipo: se presentó (1), no se presentó (0), lo que mostraría sismos en lugares en donde no han ocurrido o no son frecuentes.

Para su investigación, el estadístico César David Castro Gil, magíster en Estadística de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), utilizó los datos abiertos de la página del Ministerio de Salud y Protección Social (Minsalud) sobre muertes por COVID-19 entre marzo de 2020 –cuando se registró el primer caso– y diciembre de 2021.

Con dicha información, ajustó un modelo estadístico espacio-temporal que le permitiera evidenciar que tanto en Cundinamarca como en Bogotá había exceso de ceros, y así plantear la pregunta acerca de por qué en los datos no se tiene en cuenta ese fenómeno estadístico.

“Se probaron seis modelos estadísticos muy utilizados para el estudio del exceso de ceros en problemas como la cantidad de sismos en un territorio, los delitos y crímenes en lugares como México, e incluso la frecuencia de tornados en Estados Unidos, para relacionar tanto en espacio como en tiempo el SARS-CoV-2 en Bogotá y en los 116 municipios de Cundinamarca”, explica el magíster.

Agrega que “este grupo de datos fue importante porque Bogotá, Zipaquirá, Chía, Girardot, Fusagasugá y Soacha recogían el 90 % de las muertes totales, mientras que los otros 111 municipios del departamento tenían el porcentaje restante. Tal resultado evidencia el exceso de ceros concentrado en las estadísticas, pues lo que ocurre en los lugares con más muertes repercute espacio-temporalmente en los que no.

Estos modelos se probaron en el lenguaje de programación y software estadístico R, el cual permite analizar grandes cantidades de datos y generar las relaciones necesarias entre ellos para la investigación.

El reto: mejorar la calidad de la información

El modelo con mejor desempeño fue el “Poisson Cero Inflado”, ya que facilita observar la relación espacio-tiempo entre los municipios y Bogotá teniendo como eje el índice global de Moran, en el que se analizan los puntos más cercanos –en este caso del mapa de Cundinamarca– para dilucidar sus interacciones y poder sobrellevar el exceso de ceros, por un lado, y no determinar muertes para ciertos municipios, por el otro.

“En la distribución de las vacunas por municipio no hay un registro, sino que se reduce al número que se entregó a cada departamento, lo cual dificulta el rastreo de las dinámicas que hubo en los lugares más pequeños; tampoco se tienen datos de medidas como el toque de queda y otras restricciones que ayudarían a entender las estadísticas de cada lugar y consolidar más el estudio”, señala el magíster.

Antes de la década de 1970 los expertos no contemplaban este fenómeno estadístico ni lo tenían dentro de sus prioridades, por lo que las relaciones que se tejían entre el espacio y el tiempo de algo como un virus en un territorio podían no ser las más precisas; sin embargo, después de esos años se generaron alternativas capaces de conectar mejor la realidad con estas dinámicas.

“Se debe mejorar la calidad de información que existe, ya que al tener conclusiones centradas en las muertes por COVID-19 en Bogotá y no en cada municipio de Cundinamarca, se cae en una generalidad que no considera lugares en donde durante todo este tiempo no hubo muertes, o en los que el virus se demoraba más tiempo en llegar o permanecer, contrario a la propagación rápida en las ciudades más grandes”, asegura.

El experto, que contó con el apoyo del profesor Óscar Melo, de la Facultad de Ciencias, considera que “es indispensable tener responsabilidad frente a los datos que se difunden a la población en general, ya que al no hacer un barrido específico de lo que ocurre en cada contexto se pueden generar alarmas sobre el aumento de casos y muertes sin que realmente la situación haya empeorado en algunos municipios.

Fuente: https://agenciadenoticias.unal.edu.co/