En línea con un mayor contagio a 5-10º y con baja humedad, las zonas más templadas y humedas/costeras tiene la letalidad (personas que mueren tras contraer el virus) más bajas: Canarias 0,2%, Andalucía 0,4%, Galicia 0,6%, Baleares 0,6%, Murcia, 0,8%. Y al contrario, casualmente, en línea con lo esperado por mi vídeo publicado hace unos días, la peor situación se encuentra en todas las CCAA de interior: Castilla y León 2,5%, La Rioja 2,4%, Extremadura 1,8%, Castilla-La Mancha 1,7%, Navarra, 1,6%, Aragón 1,6% y Madrid 1,6%.
Seguramente ha sido más letal en estas zonas por las muchas muertes que ha habido en las residencias.
Se sabe que las personas más vulnerables son los mayores y la actuación en residencias en las zonas más afectadas ha sido deplorable.
Para evitar aumentar aun más la saturación de los hospitales y las urgencias, en vez de trasladar a aquellas personas que caían enfermas, se les ha mantenido en las residencias contagiando a las demás. Esto, seguramente, ha aumentado el número de contagios entre las personas más vulnerables y por tanto, el número de muertes ha sido mayor en estas zonas.
#7 la relación más relevante estadísticamente es la edad del infectado. Con el tiempo se analizará adecuadamente la relevancia de otros parámetros para separar el grano de la paja, ya que como apunta #10 correlación no implica causalidad. Ojalá enseñaran esto en periodismo...
#11#10 Es bien cierto que la correlación no implica causalidad, pero hay que tener cuidado en los límites de tal afirmación. Cuando dos fenómenos muestran una elevada asociación, existen solidos modelos conceptuales que los relacionan, se elimina el posible efecto de otras variables de confusión y la asociación se constata en más de un conjunto de datos, el mundo acadamíco puede llegar a un consenso sobre la existencia de una relación causa - efecto.
Hay que tener en cuenta que el establecimiento formal de una relación causa - efecto, exige su confirmación mediante diseños experimentales, y hay muchas situaciones donde tal cosa es imposible por motivos prácticos y éticos, algo frecuente en epidemiología, y en general, en ciencias de la salud. Y aquí cito a la wikipedia:
" A falta, entonces, de una prueba experimental idónea se han postulado una serie de criterios cuyo cumplimiento garantiza que la asociación no sea "casual", sino "causal". Los más conocidos son los formulados por Sir Austin Bradford Hill:
- Fuerza de la asociación, estimable mediante las medidas estadísticas correspondientes.
- Gradiente o efecto dosis-respuesta (a mayor dosis de la causa, mayor cantidad del efecto).
- Secuencia temporal.
- Consistencia, o repetición del mismo resultado en otros estudios.
- Coherencia con otros hallazgos.
- Analogía con otros fenómenos.
- Verosimilitud biológica, es decir, existencia de un mecanismo biológico que explique la relación causa-efecto de forma razonablemente posible.
- Especificidad.
- Evidencia experimental, demostración mediante estudios experimentales. "
De los primeros ejercicios que se hacen es estudiar el grado de relacion de dos variables y la posible causalidad.
Edito para puntualizar que cuando digo de no complicarse me refiero a determinar si hay una causalidad detras de una correlaccion, ya que esto se puede verificar de forma matematica. Lo que indicas esta bien para explicar en detalle las razones.
#15 No entiendo lo que quieres decir. Eso de "correlación no es causalidad" se aplica precisamente a lo que acabas de mencionar. Que la distribución de dos variables numéricas presenten un coeficiente de correlación significativo no implica de ningún modo una relación de causalidad, ni siquiera de asociación.
En esta página tienes algunos buenos (y humorísticos) ejemplos de lo que se conoce como correlación espurea, entre ellos el de la relación entre peliculas protagonizadas por Nicholas Cage y el número de ahogados en una piscina.
- Madrid tiene una relación laboral/económica/social con toda la meseta (en mi pueblo, en Ciudad Real, hay gente que va y viene todos los días a Madrid a trabajar. Estudiantes, por doquier).
- Una población particularmente envejecida.
- Menos medios para atajar los casos graves (estamos hablando de % de mortandad)
Yo no me fiaría mucho de los datos de La Rioja. Es una provincia relativamente poco poblada (315.600 habitantes), y el coronavirus se propagó en clústers muy concentrados. Además, viendo el mapa, escama que haya tenido un nivel tan bajo de contagio comparado con sus provincias vecinas. Quizás ahí el muestreo estadístico no ha sido capaz de reflejar de manera fidedigna la propagación del virus por la comunidad.
Comentarios
Lo que faltaba, todos los Madrileños huyendo a la costa
#1 Lo nunca visto...
#1 En Madrid, la mayor parte de los residentes no son madrileños. Son els altres madilenyos.
#8 Charnegos Madrileños
Seguramente ha sido más letal en estas zonas por las muchas muertes que ha habido en las residencias.
Se sabe que las personas más vulnerables son los mayores y la actuación en residencias en las zonas más afectadas ha sido deplorable.
Para evitar aumentar aun más la saturación de los hospitales y las urgencias, en vez de trasladar a aquellas personas que caían enfermas, se les ha mantenido en las residencias contagiando a las demás. Esto, seguramente, ha aumentado el número de contagios entre las personas más vulnerables y por tanto, el número de muertes ha sido mayor en estas zonas.
Entonces en Barcelona lo tienen que estar haciendo muy mal...
#7 O eso o que correlación no implica causalidad.
#7 la relación más relevante estadísticamente es la edad del infectado. Con el tiempo se analizará adecuadamente la relevancia de otros parámetros para separar el grano de la paja, ya que como apunta #10 correlación no implica causalidad. Ojalá enseñaran esto en periodismo...
#11 #10 Es bien cierto que la correlación no implica causalidad, pero hay que tener cuidado en los límites de tal afirmación. Cuando dos fenómenos muestran una elevada asociación, existen solidos modelos conceptuales que los relacionan, se elimina el posible efecto de otras variables de confusión y la asociación se constata en más de un conjunto de datos, el mundo acadamíco puede llegar a un consenso sobre la existencia de una relación causa - efecto.
Hay que tener en cuenta que el establecimiento formal de una relación causa - efecto, exige su confirmación mediante diseños experimentales, y hay muchas situaciones donde tal cosa es imposible por motivos prácticos y éticos, algo frecuente en epidemiología, y en general, en ciencias de la salud. Y aquí cito a la wikipedia:
" A falta, entonces, de una prueba experimental idónea se han postulado una serie de criterios cuyo cumplimiento garantiza que la asociación no sea "casual", sino "causal". Los más conocidos son los formulados por Sir Austin Bradford Hill:
- Fuerza de la asociación, estimable mediante las medidas estadísticas correspondientes.
- Gradiente o efecto dosis-respuesta (a mayor dosis de la causa, mayor cantidad del efecto).
- Secuencia temporal.
- Consistencia, o repetición del mismo resultado en otros estudios.
- Coherencia con otros hallazgos.
- Analogía con otros fenómenos.
- Verosimilitud biológica, es decir, existencia de un mecanismo biológico que explique la relación causa-efecto de forma razonablemente posible.
- Especificidad.
- Evidencia experimental, demostración mediante estudios experimentales. "
#14 No hace falta complicarse tanto, esto se estudia en temas introductorios de estadistica:
https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Pearson
https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_determinaci%C3%B3n
De los primeros ejercicios que se hacen es estudiar el grado de relacion de dos variables y la posible causalidad.
Edito para puntualizar que cuando digo de no complicarse me refiero a determinar si hay una causalidad detras de una correlaccion, ya que esto se puede verificar de forma matematica. Lo que indicas esta bien para explicar en detalle las razones.
#15 No entiendo lo que quieres decir. Eso de "correlación no es causalidad" se aplica precisamente a lo que acabas de mencionar. Que la distribución de dos variables numéricas presenten un coeficiente de correlación significativo no implica de ningún modo una relación de causalidad, ni siquiera de asociación.
En esta página tienes algunos buenos (y humorísticos) ejemplos de lo que se conoce como correlación espurea, entre ellos el de la relación entre peliculas protagonizadas por Nicholas Cage y el número de ahogados en una piscina.
https://www.tylervigen.com/spurious-correlations
Valencia y Asturias no opinan lo mismo.
Será porque Madrid es uno de los mayores focos?
#2 Creo que es uno de los puntos.
- Madrid tiene una relación laboral/económica/social con toda la meseta (en mi pueblo, en Ciudad Real, hay gente que va y viene todos los días a Madrid a trabajar. Estudiantes, por doquier).
- Una población particularmente envejecida.
- Menos medios para atajar los casos graves (estamos hablando de % de mortandad)
#4 Vi un vídeo por aquí que planteaba que al coronavirus no le gusta la humedad y temperatura que hay en la costa.
Edtido: vale, de éste mismo
Yo no me fiaría mucho de los datos de La Rioja. Es una provincia relativamente poco poblada (315.600 habitantes), y el coronavirus se propagó en clústers muy concentrados. Además, viendo el mapa, escama que haya tenido un nivel tan bajo de contagio comparado con sus provincias vecinas. Quizás ahí el muestreo estadístico no ha sido capaz de reflejar de manera fidedigna la propagación del virus por la comunidad.
Ayuso tenía razón: al estar el suelo más bajo el techo está más alto, eso es el efecto “techo-alto-cura-Covid-19”