Portada
mis comunidades
otras secciones
#3:
#2 En poco mas de una semana han hecho unos 8000 de una ciudad de 144000. A mí me parece una muestra muy significativa, sobre todo para ver tendencias. Ten en cuenta que los positivos tendrán bastantes contactos estrechos también, que tendrán que guardar cuarentena.
Hace solo un mes había un 0.2% de positividad en otro municipio grande de Salamanca
https://www.europapress.es/castilla-y-leon/noticia-test-masivos-penaranda-salamanca-concluyen-cinco-positivos-2477-pruebas-realizadas-20201202175745.html
Hace solo un mes había un 0.2% de positividad en otro municipio grande de Salamanca
https://www.europapress.es/castilla-y-leon/noticia-test-masivos-penaranda-salamanca-concluyen-cinco-positivos-2477-pruebas-realizadas-20201202175745.html
#5:
Yo tenía entendido que un cribado era hacer test a todo pichichi (o muestra representativa), no hacer a los q tienen síntomas. Eso se llama sentido común. Es como decir voy a hacer un cribado de los positivos en antígenos de farmacia. Dará un porcentaje alto. Igual me equivoco
#15:
#2
"1.021 los test que se han realizado a lo largo de la mañana y hasta las 16:00 horas de este domingo"
En una mañana del domingo hicieron unos mil, por la tarde quizá otros 1000 pero es la segunda jornada, es decir, el sábado harían otros 2000... y se supone que no son solo dos jornadas.
(ej: si es una semana serían 2000 muestras/día * 7 días = 14 000 muestras, que es un 10% de la población de Salamanca)
No se si hay un criterio objetivo para llamar a algo "masivo" ...
pero de momento 4000 no es mala muestra.
Según una calculadora de tamaños de muestra, para la población de Salamanca (144 000 personas) y para un % de heterogeneidad del 43% (el resultado estimativo del titular dice 41% pero he modificado un poco a peor, por si fuese una estimación errónea), para un margen de error del 2% y para un nivel de confianza del 99%, resulta que el tamaño de la muestra es 3954.
Es decir, si tomas 3954 muestras ocurrirá que 99% de las veces el porcentaje que calcules con esas muestras se acercará a menos del 2% de diferencia con el porcentaje real... suponiendo que en la población hubiese un 43% de positivos y 57% de negativos.
(cuanta más separación hay entre % de positivos y negativos más fácil es que el % medido difiera poco del real... por ejemplo, si el 99% son negativos nunca vas a medir más del 100% de negativos, así que por ese lado no pasas del 1% de diferencia entre el medido y el real... y, por el otro lado, para bajar del 98% tendrían que salirte muy pocos negativos, es decir, muchos positivos, siendo la probabilidad de positivo solo 0.01 = 1% ... Tendría que ocurrir 0.01 elevado a la n, siendo n el número de positivos. Es algo muy improbable)
"1.021 los test que se han realizado a lo largo de la mañana y hasta las 16:00 horas de este domingo"
En una mañana del domingo hicieron unos mil, por la tarde quizá otros 1000 pero es la segunda jornada, es decir, el sábado harían otros 2000... y se supone que no son solo dos jornadas.
(ej: si es una semana serían 2000 muestras/día * 7 días = 14 000 muestras, que es un 10% de la población de Salamanca)
No se si hay un criterio objetivo para llamar a algo "masivo" ...
pero de momento 4000 no es mala muestra.
Según una calculadora de tamaños de muestra, para la población de Salamanca (144 000 personas) y para un % de heterogeneidad del 43% (el resultado estimativo del titular dice 41% pero he modificado un poco a peor, por si fuese una estimación errónea), para un margen de error del 2% y para un nivel de confianza del 99%, resulta que el tamaño de la muestra es 3954.
Es decir, si tomas 3954 muestras ocurrirá que 99% de las veces el porcentaje que calcules con esas muestras se acercará a menos del 2% de diferencia con el porcentaje real... suponiendo que en la población hubiese un 43% de positivos y 57% de negativos.
(cuanta más separación hay entre % de positivos y negativos más fácil es que el % medido difiera poco del real... por ejemplo, si el 99% son negativos nunca vas a medir más del 100% de negativos, así que por ese lado no pasas del 1% de diferencia entre el medido y el real... y, por el otro lado, para bajar del 98% tendrían que salirte muy pocos negativos, es decir, muchos positivos, siendo la probabilidad de positivo solo 0.01 = 1% ... Tendría que ocurrir 0.01 elevado a la n, siendo n el número de positivos. Es algo muy improbable)
#6:
#5 Exacto, una cosa es la representatividad que en este caso sería solo de los sintomáticos que vivan cerca de ese centro pero no de la población global de Salamanca con y sin síntomas.
Otra cosa es si la muestra es suficiente para dar un dato con cierta precisión, con 1.000 tienes algo más de un 3% de error.
Y un último aspecto es hablar de que algo es significativo, que se aplicaría a cuando se compara una muestra con una referencia y la diferencia es suficientemente grande como para afirmar que seguramente proviene de datos distintos en la realidad.
Desde mi punto de vista uno de los problemas desde el inicio de la pandemia es de no disponer de una muestra representativa semana a semana que nos indique en qué punto estamos de forma sistemática y que no dependa de la disponibilidad de tests y la saturación.
Otra cosa es si la muestra es suficiente para dar un dato con cierta precisión, con 1.000 tienes algo más de un 3% de error.
Y un último aspecto es hablar de que algo es significativo, que se aplicaría a cuando se compara una muestra con una referencia y la diferencia es suficientemente grande como para afirmar que seguramente proviene de datos distintos en la realidad.
Desde mi punto de vista uno de los problemas desde el inicio de la pandemia es de no disponer de una muestra representativa semana a semana que nos indique en qué punto estamos de forma sistemática y que no dependa de la disponibilidad de tests y la saturación.
#20:
#15 Es más importante la representatividad, si quieres que el resultado sea extrapolable a yoda la población, que el tamaño de la muestra que sí te da precisión, pero si estás apuntando a una parte sesgada de tu población (p.ej. solo gente con síntomas, solo jóvenes, solo antivacunas) el dato no te serviría para el resto.
Comentarios
Yo tenía entendido que un cribado era hacer test a todo pichichi (o muestra representativa), no hacer a los q tienen síntomas. Eso se llama sentido común. Es como decir voy a hacer un cribado de los positivos en antígenos de farmacia. Dará un porcentaje alto. Igual me equivoco
#5 Exacto, una cosa es la representatividad que en este caso sería solo de los sintomáticos que vivan cerca de ese centro pero no de la población global de Salamanca con y sin síntomas.
Otra cosa es si la muestra es suficiente para dar un dato con cierta precisión, con 1.000 tienes algo más de un 3% de error.
Y un último aspecto es hablar de que algo es significativo, que se aplicaría a cuando se compara una muestra con una referencia y la diferencia es suficientemente grande como para afirmar que seguramente proviene de datos distintos en la realidad.
Desde mi punto de vista uno de los problemas desde el inicio de la pandemia es de no disponer de una muestra representativa semana a semana que nos indique en qué punto estamos de forma sistemática y que no dependa de la disponibilidad de tests y la saturación.
#5 #6 Son porcentajes de positividad superiores a los que había por PCR en la primera ola, cuando apenas había capacidad de hacer PCR y se hacían a casos bastante claros.
#13 La muestra es diferente. Se hacen test a la gente que tiene síntomas, no ha gente que haya sido contacto estrecho.
No se puede comparar cosas que son diferentes.
#5 No, creo que no te equivocas.
#5 El titular está escrito con toda la mala leche. Es como si sueltas 10 tiburones blancos en una playa de torremolinos y de 100 bañistas se zampa a 10. "Un 10% de la gente que se baña en torremolinos son devorados por tiburones blancos"
Cifras aparte, lo que es evidente es que por magnitud, lo de ahora ya no es una ola, es un tsunami. También es cierto que se está viendo que la virulencia no tiene nada que ver con las olas anteriores (bien sea gracias a las vacunas, por la propia naturaleza de la variante, o por ambas), por lo que no tiene sentido aplicar restricciones tan severas.
#32 está claro que hay muchísimos infectados. Aún sin informarte mucho lo ves alrededor. Y creo que no hay que ponerse a echar culpas a nadie (que los críos, que los jóvenes con el botellón y la fiesta, que los bares, que las comidas familiares...) porque tiene todo el sentido del mundo que así sea. Hay mucha gente que lo pasa sin enterarse (como dices gracias a las vacunas o a esta variante) y si no te enteras no te haces un test, y si no te haces un test sigues propagando, hasta que una o dos semanas más tarde salta la liebre y como no hay rastreos pues todos los contactos anteriores siguen con la rueda. Además llevamos unos meses a tope de virus (otros, que también están ahí) para liarlo todo un poco más.
Santa Claus Is Coming to Town
#1 Y los que eran negativos se contagiaron con el de delante o el de detrás de la cola.
#7 Tranquilo que la cosa ya está bajando, lo han dicho en Antena 3
#1 Le quedan 300 y muchos días
¿1.021 test es un cribado masivo?
#2 En poco mas de una semana han hecho unos 8000 de una ciudad de 144000. A mí me parece una muestra muy significativa, sobre todo para ver tendencias. Ten en cuenta que los positivos tendrán bastantes contactos estrechos también, que tendrán que guardar cuarentena.
Hace solo un mes había un 0.2% de positividad en otro municipio grande de Salamanca
https://www.europapress.es/castilla-y-leon/noticia-test-masivos-penaranda-salamanca-concluyen-cinco-positivos-2477-pruebas-realizadas-20201202175745.html
#3 Para que sea significativo y utilizar contraste bayesiano, sería necesario 4 veces más y tener una muestra previa mucho más grande.
#4 ¿Cuánto lo consideras significativo?
#4 Y además la muestra no es aleatoria. Cada uno tiene sus motivos para hacerse o no hacerse test de antígenos en un cribado masivo, pero alguien que haya pasado las navidades solo en casa seguramente no vaya a hacérselo, mientras que alguien que ha estado de bar en bar igual sí. No creo que las cifras obtenidas sean extrapolables al conjunto de la población de Salamanca.
#37 más que donde han estado, se la hace gente con síntomas.
#2 En Salamanca sí.
#2
"1.021 los test que se han realizado a lo largo de la mañana y hasta las 16:00 horas de este domingo"
En una mañana del domingo hicieron unos mil, por la tarde quizá otros 1000 pero es la segunda jornada, es decir, el sábado harían otros 2000... y se supone que no son solo dos jornadas.
(ej: si es una semana serían 2000 muestras/día * 7 días = 14 000 muestras, que es un 10% de la población de Salamanca)
No se si hay un criterio objetivo para llamar a algo "masivo" ...
pero de momento 4000 no es mala muestra.
Según una calculadora de tamaños de muestra, para la población de Salamanca (144 000 personas) y para un % de heterogeneidad del 43% (el resultado estimativo del titular dice 41% pero he modificado un poco a peor, por si fuese una estimación errónea), para un margen de error del 2% y para un nivel de confianza del 99%, resulta que el tamaño de la muestra es 3954.
Es decir, si tomas 3954 muestras ocurrirá que 99% de las veces el porcentaje que calcules con esas muestras se acercará a menos del 2% de diferencia con el porcentaje real... suponiendo que en la población hubiese un 43% de positivos y 57% de negativos.
(cuanta más separación hay entre % de positivos y negativos más fácil es que el % medido difiera poco del real... por ejemplo, si el 99% son negativos nunca vas a medir más del 100% de negativos, así que por ese lado no pasas del 1% de diferencia entre el medido y el real... y, por el otro lado, para bajar del 98% tendrían que salirte muy pocos negativos, es decir, muchos positivos, siendo la probabilidad de positivo solo 0.01 = 1% ... Tendría que ocurrir 0.01 elevado a la n, siendo n el número de positivos. Es algo muy improbable)
#15 Es más importante la representatividad, si quieres que el resultado sea extrapolable a yoda la población, que el tamaño de la muestra que sí te da precisión, pero si estás apuntando a una parte sesgada de tu población (p.ej. solo gente con síntomas, solo jóvenes, solo antivacunas) el dato no te serviría para el resto.
#20
Sí, por supuesto.
Ten en cuenta el contexto... El contexto era alguien que menciona un número. Y, entonces, yo hablo de ese número en relación a la población de Salamanca, y en relación al cálculo del número de muestras... El que sea representativo es importante, pero creo que se aparta un poco más del número.
Por otro lado, imagino que puede haber alguna forma de relacionar una muestra no representativa con el porcentaje verdadero.
Ej:
El meneo dice que son unos 1000 en la mañana del domingo y que es la segunda jornada... así que es posible que estén haciendo el test a todos los que tienen síntomas. Entonces, esos síntomas ¿de dónde vienen? El 41% son los que tienen COVID y el 59% restante serán síntomas debidos a otras causas, como gripe. Si se sabe el número de gente que tiene gripe y otras cosas que den esos síntomas (sin ser COVID) y sabiendo la proporción entre sintomáticos y asintomáticos de COVID se podría estimar la cantidad de gente que tiene COVID, incluso aunque la muestra no sea representativa.
#15 Como dato de interés, Salamanca tiene un porcentaje de población flotante muy alto (las universidades de Salamanca acogen a más de 35.000 estudiantes, y las escuelas de castellano otros 20.000 estudiantes más). Pasamos de 144.000 censados a casi 200.000 viviendo.
En Navidades baja la población flotante porque vuelven a sus familias, pero no baja muchísimo porque también hay bastante gente criada en Salamanca que vuelve por Navidad (en época pre-crisis Salamanca rondaba los 160.000 habitantes censados, y ya de aquellas mucha gente emigraba para encontrar ciertos trabajos que Salamanca no ofrece).
#2 en Salamanca si
¿Desde cuándo hacer test a gente con síntomas es hacer test masivos?
Os olvidais que con Omicron esas fácil reinfectarse. Eso de que si todos se infectan luego ya no pasa nada no es tan sencillo. No siempre las reinfecciones son mas flojas. La carga viral es importante sobretodo con tanto positivo en sitios cerrados.
#22 ¿El qué da igual?
esto quiere decir que mejor que asimilemos que el covid es como una gripe y hagamos vida normal sin mascarillas y sin restricciones, todos nos infectaremos (o estamos infectados ya) , mientras no saturemos las UCIS
#17 Mientras haya antivacunas, habrá riesgo de saturar las UCIs si se quitan las restricciones.
#18 pues da igual
En algunas comunidades hay un pequeño descendo como era de esperar después de batir record, pero se recogen apuestas sobre la segunda semana de Enero a que las rompemos.
Cuando el 100% sea positivo que hacemos?
#8 En realidad sería bueno. Cuando todo el mundo pase Covid se queda como otro virus que causa resfriado y punto.
#10 Eso sería con una variante nueva. Con las actuales eso no es posible. O si no mira las muertes, covid-larga-duración, etc...
#10 Hombre, está claro que cuando ya se hayan muerto todos los que son susceptibles de morirse por covid, quedarán vivos los que el coronavirus sólo les provoca un resfriado (hasta que se hagan un poco más viejos y la covid grave les alcance). Pero creía que estábamos intentando que no se muriera la gente.
#29 Eso era importante en las primeras olas, ahora ya parece que importa menos en general, no a mi, pero percibo eso.
#29 Lo importante es que no colapse el sistema sanitario para que los que enfermen graves tengan oportunidades. Pero al final el objetivo final es que ya no tengamos que estar pendientes del covid porque ya lo hayamos pasado todos.
#8
Eso nunca pasa.
Excepto en una pequeña muestra (si haces una muestra de 2 ó 5 pues sí pueden salir 100% positivos).
El virus tiene un tiempo de incubación : que en Ómicron puede ser 3 días o unos 5 días.
Esto quiere decir que aunque un infectado contagie a 4, pasan al menos 3 días hasta que esos puedan contagiar a otros. Esos 4 pueden contagiar a otros 4 cada uno, que serían 16 más...
Cuando llegas al 100% de contagiados los primeros ya no dan positivo y suele quedar alguno vivo, claro.
Por tanto, queda gente viva que da negativo y que no se vuelve a contagiar de la misma variante.
Y las personas que están en contacto con estas que ya lo pasaron no se contagian de ellos... sólo son contagiosos los de los últimos días... Por tanto, cuando se llega a un porcentaje de contagiados la expansión de la enfermedad de frena. Al principio era exponencial: 1, +4, +16, +64... pero llegados a cierto punto deja de crecer a ese ritmo exponencial, crece menos rápido, alcanza un máximo y no crece más... y empieza a decrecer el número de los que dan positivo.
El porcentaje puede depender de varios factores. A veces se dice que en torno al 70% pero quizá pueda ser el 80%, no sé, el caso es que nunca llega al 100% de contagiados y menos aún de positivos (al menos en un tiempo breve en el que se haga un cribado).
Aparte, todo test suele tener un margen de error: que la sustancia reactiva que mide si tienes el virus haya salido defectuosa o se haya deteriorado (puede dar negativo y en realidad sí lo tienes), o que el operario que haga el test se despiste y lo haga mal (ej: se le olvida meterlo en la nariz y, claro, sale que no hay virus en hisopo)... en fin, puede haber varias causas por la que salga negativo alguien que sea positivo. Ese porcentaje de error suele ser pequeño en estos tests... quizá menos de 1 de cada mil, pero significa que haces más de 10 000 tests es difícil que salgan todos positivos.
0.999^10000 = 0.000045 Es decir, si falla 1 de cada 1000 veces, la probabilidad de salgan 10000 positivos es 0.000045 ... que significa que eso solo ocurre 45 de cada 100 000 veces.
#8 Si todo el mundo da positivo, los que no tengan síntomas podrán hacer vida completamente normal porque no van a poder contagiar a nadie.
#8 ah, pero todavía no hemos llegado?
Salvar la
NavidadSanidadNo pasa nada eso es CYL que esta en manos de un Muñeco inmobilista y corrupto que solo le importa seguir mangoneando sin importales para nada la salud ni tomar medidas de los castellanos, leoneses, el con su nucleo de fachoides pelotas defachadolid tiene bastante.
Curioso que los medios sigan difundiendo cifras de incidencia acumulada que en realidad no miden nada relevante. La tal incidencia, a la que tantos hacen caso es una variable dependiente del número de tests llevados a cabo, así que si se aumenta el número de test de forma exagerada, como está ocurriendo en esta ola, la incidencia lógicamente aumenta, por lo que no tiene sentido alguna comparar cifras de incidencia de periodos con diferencias significativas en el número de tests realizados