Sesgo del muestreo en COVID 19

deben tener más cuidado al recopilar datos

Publicado en El Pais, 26 de Enero 2021.

Los países de todo el mundo están probando varias formas de “aplanar la curva” del COVID 19. Ciertamente ha sido una experiencia educativa, ya que sabemos mucho más ahora que al inicio de la pandemia. Sin embargo, todavía tenemos mucho que aprender y algunos gobiernos tienen diferentes teorías sobre cómo continuar la lucha desde las restricciones de viaje hasta los cierres totales. Hay diferentes formas de recopilar datos para ayudarlos a tomar esta decisión. Una forma es mirar las medidas de otros países para medir las tasas de éxito. Por ejemplo, el uso de mascarillas era más común en los países asiáticos que registraron una tasa de transmisión más baja que en los países que no tenían una política sobre mascarillas. Esto llevó a leyes obligatorias sobre máscaras en todo el mundo. Otros miran más localmente y comparan el diferencial durante los bloqueos en su región con las cifras de cuando estaban más abiertos. Cualquiera que sea el método, debemos asegurarnos de que los datos se recopilen correctamente, ya que un sesgo de muestreo puede inducir a los políticos a tomar malas decisiones que pueden tener resultados desastrosos.

Durante el último mes en Medellín Colombia, por ejemplo, la ciudad ha estado cerrada por vacaciones y durante los fines de semana. No se podía salir de su casa, ni siquiera para hacer las compras, ni siquiera se puede pasear a tu perro; a menos que sea por emergencias médicas. Sin embargo, este fin de semana no habrá bloqueo, ¿por qué? Porque quieren comparar la tasa de transmisión entre los fines de semana bajo bloqueo y los fines de semana con precauciones básicas. A primera vista no parece mala idea. Los encierros tienen graves consecuencias económicas y si no son efectivos entonces no deberían ocurrir. El principal problema es que dicha prueba tiene un sesgo de muestreo severo y puede causar una conclusión distorsionada.

El sesgo de muestreo se da cuando los datos recopilados tienen una mayor probabilidad de inclinarse hacia un lado que si se recopilan correctamente. Con el experimento de Medellín, muchas personas han estado encerradas en su casa todos los fines de semana durante más de un mes, no han visto a sus amigos ni familiares, no pueden salir a cenar ni a tomar algo. Entonces, con la noticia de que este fin de semana estará abierto, es probable que veamos una purga de distancia social. Muchos irán a fiestas o reuniones masivas, mientras que, si los fines de semana estuvieran abiertos todo este tiempo, esas mismas personas probablemente sentirían menos presión por hacer algo; y quizás mantendrían la posibilidad de hacer algo discreto como ir a una cena con un par de personas o pasar el rato de forma segura, en un parque. Al final, la tasa de infección se disparará y aquellos que son profesionales del encierro señalarán los datos sesgados como una justificación.

Quienes tienen el poder de decidir, deben tener más cuidado al recopilar datos para ver qué medidas tienen éxito y cuáles no. Quizás la ciudad de Medellín necesite un cierre, quizás no. Una cosa que sabemos con certeza es que los datos recopilados de este próximo fin de semana serán inútiles.

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Matthew es Canadiense y es Magister en administración de empresas. El tiene experiencia internacional in marketing y estrategia. Tambien tiene un interés fuerte en tecnología y lo combine con el lado empresarial.

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