Uno de los temas que han surgido en la disputa
política en torno a la epidemia es si la política de sana distancia y cierre
económico es eficaz contra el virus COVID-19. Desgraciadamente dicha disputa sacrifica
prueba por persuasión en tanto se dirige solo a tratar de impresionar y mover
al público sin ofrecer argumentos convincentes.
En este artículo ofrezco un análisis que realicé
con la intención de probar de manera objetiva si la política de sana distancia
y cierre económico está dando resultados en México. Pero antes de pasar a los
resultados del análisis, es preciso hacer algunas aclaraciones importantes.
El análisis, las variables y el tiempo:
El artículo está diseñado para la divulgación
popular en virtud de que la enorme mayoría de los lectores no tienen el conocimiento
necesario para entender este tipo de análisis al nivel técnico. La exposición evita
formalismos y enredos técnicos y va directo a los resultados que son de interés
y utilizando en su descripción las palabras más ordinarias que me sean
posibles. Para cualquier aclaración en torno a los aspectos técnicos y
granulares del análisis, me pongo a su disposición vía correo electrónico o
mensaje en redes sociales.
Utilicé las técnicas de análisis anova de una vía
y Dunnett. La primera nos permite estudiar el efecto de una variable
independiente sobre la media de una variable dependiente. La variable
independiente es una variable categórica (digamos no numérica) que define
varios grupos o categorías para la variable dependiente. A su vez, la variable
dependiente es una variable continua (digamos numérica) Para este propósito, la
técnica procede comparando las medias de la variable dependiente bajo estudio
entre los diferentes grupos que son definidos por la variable independiente.
En nuestro caso, la variable independiente está
definida por los países, lo cual genera agrupamientos según país. He
seleccionado a 25 países (incluyendo a México, por supuesto) que me parecen
importantes y decisivos para mi propósito. Otro criterio que utilicé para la
selección de países fue la calidad de la información estadística que ofrecen.
En cada uno de estos casos la información era al menos mínimamente
satisfactoria. Los países incluidos en este análisis son los siguientes:
Argentina, Australia, Austria, Bielorrusia, Bélgica, Brasil, Canadá, Chile,
Corea del Sur, Ecuador, Francia, Alemania, Hungría, India, Indonesia, Italia,
Japón, México, Portugal, Rusia, España, Suecia, Taiwán, Reino Unido, y EUA.
Las variables dependientes son tres: número de
contagiados por millón de habitantes, número de muertos por millón de
habitantes y la tasa de contagio. Dado que son tres variables dependientes,
realicé tres análisis, uno para cada una de las tres variables dependientes. Lo
que no cambia en los tres análisis son los 25 países bajo estudio. Las dos primeras
variables (contagiados y muertos por millón de habitantes) se pueden obtener a
partir de las estadísticas oficiales con sencillas operaciones de aritmética,
pero no ocurre lo mismo con la tasa de contagio, la cual merece un comentario
aparte.
A saber, nadie está estimando y publicando las
tasas de contagio al día para cada país en esta epidemia. Así que esta variable
es una construcción mía a partir de las estadísticas oficiales de cada país. En
el primer artículo de esta saga sobre la epidemia expliqué a grandes rasgos las
técnicas y procedimientos matemáticos que apliqué en las estimaciones de la
tasa de contagio. Refiero al lector interesado en estos aspectos técnicos a ese
artículo - ver enlace al final -.
Estoy limitando el análisis a los primeros 85
días de epidemia en cada país. Debo hacer esto por dos razones. En primer
lugar, porque toda comparación legítima en esto debe ser a tiempos iguales en
virtud de que la variable más determinante en la epidemia es el tiempo. En
segundo lugar, porque México es el país de control contra el cual comparé al
resto de países, y ocurre que nuestro país apenas llevaba 85 días de epidemia cuando
realicé el análisis, hace pocos días. Afortunadamente, esta condición de tiempos
iguales agrega más eficiencia y exactitud al análisis porque estamos trabajando
con grupos (países) con tamaños de muestra iguales o muy semejantes.
Las preguntas de investigación:
En esencia, estamos tratando de responder las
siguientes dos preguntas de investigación: ¿La tasa de contagio depende del
país? Y si la tasa de contagio depende del país, ¿cuál es la magnitud de esa
dependencia?
Y las mismas preguntas de investigación se
plantean para las otras dos variables dependientes: contagiados y muertos por
millón de habitantes. ¿Depende cada una del país? Si dicha dependencia existe,
¿cuál es su magnitud?
Los resultados del análisis:
En la imagen siguiente le ofrezco los primeros
resultados del análisis para cada una de las tres variables dependientes bajo
estudio.
Como puede ver, en cada una de las tres variables
se reporta un "p value" (p valor) menor al 0.0001%, lo cual está muy
por abajo del valor crítico del 0.05% que he establecido para estas pruebas, y
entonces se trata de diferencias muy significativas. En consecuencia, para cada
variable se rechaza la hipótesis de que las medias son iguales entre los
países, y en su lugar afirmamos lo siguiente para cada una de las tres
variables: al menos un país tiene una media que es significativamente diferente
de las medias en los otros países.
Para nuestro caso, lo interesante de esta fase
preliminar del análisis está en el coeficiente llamado "R squared" (R
cuadrada) Este coeficiente mide la proporción de variación en la variable
dependiente (tasa de contagio, etc.) que se debe a la influencia de la variable
independiente (país) En otras palabras, este coeficiente nos permite medir el
grado en que la variable independiente (país) afecta a la variable dependiente
(tasa de contagio, etc.), y de existir dicha influencia. Y para interpretar
este coeficiente con mayor facilidad podemos convertirlo a porcentajes
multiplicándolo por 100.
El valor de R cuadrada es de 0.1941 para la tasa
de contagio, esto significa que el efecto de la variable país sobre la tasa de
contagio es de 19%. Y lo mismo podemos decir para las otras dos variables: el
efecto de la variable país sobre los contagiados por millón de habitantes es de
26% (0.255) y de 46% (0.4642) para la variable muertes por millón de habitantes.
Esto significa que el tratamiento que cada país le está dando a la epidemia –
políticas, actitudes, etc. - está determinando solo en esos porcentajes a las
tres variables.
Ahora bien, aunque este efecto del tratamiento de
los países no es despreciable, lo importante para nosotros es que no es el más
determinante. Por ejemplo, el 81% (100% - 19%) del comportamiento en tasas de
contagio no es explicado por la variable país. De igual forma, ese porcentaje
no explicado por la variable país es de 74% para contagiados por millón de
habitantes y de 54% para muertos por millón de habitantes. Así pues, la
variable país explica solo un porcentaje minoritario del comportamiento de las tres
variables bajo estudio, y la mayor parte del porcentaje no es explicado.
Técnicamente, este porcentaje mayoritario no
explicado se atribuye al error, pero al final de todo se debe a que no estamos
considerando en el análisis al menos un factor muy determinante y diferente a
la variable: país. Sobre la identidad de esos factores más determinantes sólo
podemos especular por el momento. Pero es de alta probabilidad que se trate de
factores que están operando a nivel global, ya sean propios del comportamiento
del virus o de las personas en general y con independencia de su nacionalidad.
La sana distancia y el cierre económico:
Lo que nos resta analizar es si la política de
sana distancia y cierre económico en México está aportando algo significativo
en el combate a la epidemia. Esto no se puede resolver al estilo de los
políticos y presuntos sabios en algunos medios, que se aplican solo a tratar de
persuadir echando mano a comparaciones sin método y a falacias sobre el
“hubiera sido”. Sus comparaciones desordenadas son tal como hacer pasar piedras
por gemas. Además, es imposible probar algo sobre el hubiera sido porque no
existe.
Para valorar este asunto correctamente necesitamos
un método de análisis comparado y de variables comparables. Y para esto
necesitamos antes que nada localizar escenarios reales donde no se haya
aplicado la política de sana distancia y cierre económico. Afortunadamente,
existen esos escenarios muy aproximados: Suecia y Bielorrusia.
Ya sabemos que Suecia decidió desde el principio
de la epidemia el no instrumentar una política restrictiva para la distancia y
el cierre económico. En su lugar, el gobierno de ese país decidió dejar la
decisión de comportamiento a la libre elección de cada ciudadano. A su vez, las
actividades económicas y sociales siguen en su marcha habitual. Pero me parece
que el caso más extremo es el de Bielorrusia, donde el gobierno no solamente
evitó la política de la sana distancia y el cierre económico, sino que está
ocupado en promover activamente en los ciudadanos el desafío a los temores
habituales de la epidemia. Este desafío llega al grado de que la temporada de fútbol
profesional de ese país sigue en marcha con todo y público en los estadios.
Hay
condiciones para la comparación de estos dos países con México en las tres
variables bajo estudio, y para esta fase del análisis elegí la técnica Dunnett.
Los resultados completos de ese análisis comparado lo reservaré para otro
artículo, y me limito a presentarle los resultados para las comparaciones entre
México, Suecia y Bielorrusia, que es lo que nos interesa por el momento.
Enseguida le entrego una imagen de esos resultados.
Como puede ver en la imagen, la diferencia en
tasas de contagio entre México y Bielorrusia es de apenas 0.01 en contra de
México y no es significativa estadísticamente (No) Ambos países tienen una
diferencia estadísticamente significativa (Yes) en cuanto a contagiados por millón
de habitantes, que es de 715 personas, y va en contra de Bielorrusia. Sin
embargo, en cuanto a muertos por millón de habitantes no hay diferencia
significativa (No) entre estos dos países. Incluso México le lleva “ventaja” a
Bielorrusia en este apartado con 4 personas muertas por millón de habitantes.
En cuanto a México y Suecia, los dos países
tienen una diferencia en tasas de contagio que es estadísticamente
significativa (Yes), pero dicha diferencia asciende a sólo 0.08 y va incluso en
contra de México. Ambos países tienen una diferencia de 255 personas en lo que
atañe a contagiados por millón de habitantes, y que va en contra de Suecia.
Pero dicha diferencia no es significativa estadísticamente (No) Lo importante
en este caso es cuando pasamos a los muertos por millón de habitantes, donde
tenemos una diferencia significativa entre los dos países que asciende a 110
personas y que va en contra de Suecia.
Si juzgamos estas comparaciones desde el contexto
estrictamente estadístico llegamos a dos resultados.
Primero, no hay elementos para afirmar que la
política de sana distancia y cierre económico nos ha dado ventajas con respecto
a Bielorrusia. Aunque este país genera más contagiados por millón de habitantes
(715 personas más), nuestras diferencias en cuanto a tasa de contagio y muertes
por millón de habitantes no son significativas. Incluso en estos dos apartados
México tiene peor desempeño, aunque esto no es significativo. Siendo así,
tenemos elementos para concluir que hay ventaja en abandonar la política de
sana distancia y cierre económico.
Segundo, la política de sana distancia y cierre
económico le ha dado ventaja significativa a México con respecto a Suecia en lo
que toca a la cantidad de muertos por millón de habitantes. La ganancia para
México podría andar en alrededor de 110 muertes por millón de habitantes, en
promedio. De esta forma, hay ventaja en seguir con la política de sana
distancia y cierre económico.
Pero ¿esa desventaja de 110 muertes de Suecia es
suficiente para decidir en favor de seguir con la política restrictiva en este
país? Si juzgamos esto desde el contexto puramente estadístico, sí, es
suficiente. Pero en la vida real las decisiones no se toman así.
Las otras hipótesis: el sentimiento, la economía y la política:
Si juzgamos el caso de Suecia y México con las
razones del corazón siempre elegiremos por seguir con la política restrictiva
porque esto nos ahorraría una cuota adicional y significativa de muertos por
millón, que podría andar en las 110 personas en promedio. Vamos, si elegimos
con el corazón, siempre optaremos por seguir con la política restrictiva así y
solo nos diera la oportunidad de evitar una sola muerte, y así esto no sea
significativo estadísticamente. Pero esta resolución tendría una larga serie de
inconsecuencias.
Nuestras formas de vida económica y social
reportan muchas enfermedades y muertes, incluso en mayor cuantía que esta
epidemia, y no hacemos nada radical al respecto, como meter en paro completo a
la economía. Cuente en eso factores como: contaminación, crimen organizado,
drogadicción, consumo de alcohol y tabaco, ingesta de comida chatarra, pobreza,
etc. Para que el lector se dé una idea sobre los costos humanos del tabaquismo vea
algunas cifras en la imagen anterior según estadísticas oficiales para el año
2017.
Estimo que en este país hay 115,564 fumadores por
millón de habitantes, y tenemos al año alrededor de 334 muertes relacionadas al
consumo del tabaco por millón de habitantes. Como puede ver, ambas cifras son
mucho muy superiores a la cantidad de contagiados y muertos en esta epidemia
hasta el día 85: 485 contagiados por millón de habitantes y 54 muertos por
millón de habitantes. Así pues, si solo el consumo del tabaco ocasiona
anualmente más muertos que el COVID-19 hasta el día 85 de epidemia, ¿por qué no
hemos hecho algo radical para aniquilar el tabaquismo?
Estas inconsecuencias nos prueban que las razones
del corazón no sirven para resolver los problemas prácticos que plantean la
política, la economía y la sociedad. Si alguna vez nos propusiéramos, por
ejemplo, hacer valer la verdad filosófica de que la dignidad de la vida supera
en valor a cualquier otro valor que haya inventado el hombre, entonces el mundo
humano entraría en un estado de parálisis. Lo cierto es que tenemos que estar
dispuestos a aceptar los costos de nuestra falible e imperfecta forma de vida,
lo cual incluye en ocasiones la pérdida inevitable de vidas humanas, y tratando
solamente de atenuar al máximo dichos costos.
Ahora bien, no olvidemos que la estadística es solo
un instrumento auxiliar en el análisis de los problemas, y está lejos de ser el
único criterio a considerar. Siendo así, la pregunta a responder en una
investigación como la nuestra no es solamente si los países evaluados conducen
a resultados estadísticos significativos o no, sino valorar además si dichos
resultados estadísticos son significativos para los criterios del campo de
interés que originó la investigación, ya se trate de política, economía, o lo que
sea.
Así pues, la sola conclusión estadística de
"diferencia significativa" entre dos políticas no basta para concluir
que una política es mejor que otra en sus efectos. Lo mismo aplica a la "
no diferencia significativa ", por cuanto esto no implica equivalencia. En
nuestro caso, para resolver esto es necesario trascender la estadística y
acudir a los criterios de la política y la economía. Y para esto, se debe
definir una gama de efectos de políticas que se consideran significativos o
triviales. Mas éstas son decisiones importantes que deben tomarse
exclusivamente por razones políticas y económicas.
Con lo anterior en mente, ya estamos en
condiciones de deliberar con claridad en torno al problema que nos ha planteado
la comparación entre México y Suecia. Según los resultados de esta comparación
específica, la aplicación de la política de sana distancia y cierre económico
le podría estar ahorrando a México alrededor de 110 personas muertas por millón
de habitantes en promedio, y este ahorro de vidas es estadísticamente
significativo. La pregunta a resolver es la siguiente: ¿este potencial ahorro
de vidas compensa los elevados costos económicos y sociales que ocasiona esa
política restrictiva?
Creo que no es necesario echarle mucho cálculo
para concluir con simple sentido común que los costos económicos y sociales de
esta política restrictiva son exorbitantes, y que a la larga habrán de
traducirse en enfermos y decesos por su propia cuenta.
Así que, por lo que a mí respecta, y basado en
los análisis que he presentado, estimo que la política de sana distancia y
cierre económico no nos pone en mejor condición que aquellos países que no han
aplicado esta política y que optaron por seguir su ritmo normal de vida, como
Suecia y Bielorrusia. En el balance, estimo que hemos perdido más que lo que
hemos ganado al implementar dicha política. Y mi conclusión se refuerza si
recuerdo uno de los resultados en este análisis: la variable país no es la más
importante en la determinación del comportamiento de la epidemia. Parece que
hay factores desconocidos que son más determinantes y que están operando a
nivel general, global, y sin importar lo que hagamos al respecto. Pero de este
punto me ocuparé en otro artículo.
Lo anterior no significa que esté a favor del no
hacer nada. Por el contrario, creo que es mejor aplicar una política segmentada
y muy focalizada. Por un lado, cuidar a las personas que son más vulnerables a
este virus, y que ya sabemos son las personas de mayor edad y que sufren
enfermedades subyacentes. Por otro lado, retorno a la normalidad a las personas
de menor riesgo.
Y si alguien considera que mi posición es
individualista y asimétrica, está equivocado en redondo. Ni yo ni nadie tiene
certeza en torno a si estará mañana o no en las estadísticas de contagiados y
muertos. Solo estoy tratando de no ser emocional y valorar esta situación de la
maneta más objetiva y realista que me sea posible.
Sea lo que sea, le aseguro que tarde que temprano
tendremos que confrontar el problema que he tratado de resolver en este
escrito. Tendremos que deliberar en torno a las siguientes interrogantes para
actuar en consecuencia, lo cual ocurrirá cuando lleguemos muy pronto al límite
de esta situación límite:
¿Seguimos evadiéndonos del virus o retomamos
nuestra forma de vida habitual? ¿Seguimos inactivos económicamente hasta que la
quiebra y el hambre nos alcancen, o nos reactivamos asumiendo los riesgos del
virus? Y si resolvemos reactivarnos, ¿cuántos infectados y muertos estamos
dispuestos a tolerar?
Pero el lector tiene la última palabra: ¿el
ahorro potencial de alrededor de 110 muertes por millón de habitantes compensa
las pérdidas económicas y sociales que ocasiona la política de sana distancia y
cierre económico?
Notas de pie:
https://www.sdpnoticias.com/columnas/coronavirus-parte-1-la-epidemia-esta-perdiendo-fuerza-en-mexico-o-hay-errores-en-las-estadisticas-oficiales.html
Puede leer este artículo también en el diario digital mexicano SDP, donde regularmente publico los trabajos o artículos que usted ve en el acervo de este blog
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