La importancia de las estadísticas descriptivas en la pandemia del COVID-19

ARTÍCULO ORIGINAL

LACERDA, Fábio Henrique de Souza ^[1]

LACERDA, Fábio Henrique de Souza. La importancia de las estadísticas descriptivas en la pandemia del COVID-19. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Año 05, Ed. 08, vol. 02, pág. 05-14. Agosto 2020. ISSN: 2448-0959, Enlace de acceso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/olimpiada-de-matematica/estadisticas-descriptivas

RESUMEN

Con el avance de la pandemia del COVID-19 en el mundo, varios países debieron adoptar estrictas medidas restrictivas para tratar de frenar la propagación de este virus. Por ello, el objetivo de este trabajo es mostrar la importancia de las estadísticas descriptivas y cómo han ayudado a estos países a tomar decisiones. El desarrollo de esta investigación bibliográfica se basará en autores nacionales e internacionales, utilizando investigaciones en libros y artículos en el período comprendido entre 1980 y 2020. La estadística siempre ha sido fundamental en todas las áreas del conocimiento y hoy estamos viendo cuánto ha contribuido a la lucha del COVID-19.

Palabras clave: Estadística descriptiva, COVID-19, importancia de la estadística.

1. INTRODUCCIÓN

Desde el brote del nuevo coronavirus (SARS-CoV-2), que se originó en China, la causa del COVID-19 ha generado gran preocupación en la población, que ha paralizado a grandes naciones y se ha propagado rápidamente en varios lugares del mundo, con diferentes impactos (FREITAS; NAPIMOGA; DONALISIO, 2020)

Y para ayudar a combatir este virus, las matemáticas han sido una de las principales áreas de ayuda. Para Chaoubah (2020), los modelos matemáticos son importantes para poder estimar el número de casos en varios escenarios, ayudando así a muchos tomadores de decisiones a llegar a una solución objetiva, por ejemplo, pudiendo ayudar a determinar el número de camas disponibles en hospitales en ciertas regiones.

Por eso, una de las áreas específicas de las matemáticas que ayuda en el proceso de combate al COVID-19 es la estadística, que es una herramienta fundamental en todas las ciencias, ya sean exactas, de la salud o humanas.

Según Crespo (2002), la estadística es una de las áreas más importantes de las matemáticas aplicadas, teniendo como objetivos específicos brindar métodos de recolección, descripción, organización, y los mencionados anteriormente forman parte de la estadística descriptiva. Y el análisis e interpretación de datos es parte de la estadística inferencial.

El objetivo de este trabajo es enfatizar la importancia de las estadísticas descriptivas frente al COVID-19 y también, de cómo han ayudado a estos países a tomar decisiones. Para ello, utilizaremos la investigación bibliográfica en libros y principalmente artículos científicos.

2. ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS

Según Costa (2011, p. 19), define la estadística descriptiva como:

É aquela que possui um conjunto de técnicas para planejar, organizar, coletar, resumir, classificar, apurar, descrever, comunicar e analisar os dados em tabelas, gráficos ou em outros recursos visuais, além do cálculo de estimativas de parâmetros representativos desses dados, interpretação de coeficientes e exposição que permitam descrever o fenômeno

En un principio, la estadística descriptiva tiene como principal característica la organización de los datos, pero en ocasiones nos encontramos ante una gran masa de datos y la organización no se convierte en una tarea sencilla como podemos imaginar.

Esta área de estadísticas se caracteriza por ser utilizada en situaciones donde se encuentra una gran cantidad de información y es necesario compactarla para poder trabajar con los datos. (PEREIRA, 2019).

3. LA IMPORTANCIA DE LAS ESTADÍSTICAS

Según David Coggon (2015), los procedimientos estadísticos han contribuido a muchos de los éxitos de la medicina moderna, salvando muchas vidas. Por tanto, el máximo número de profesionales sanitarios debería conocer, al menos, los mecanismos básicos pertinentes.

Y así, las estadísticas han ayudado a los profesionales de la salud a enfrentar la toma de decisiones en esta pandemia, para Chaoubah (2020), los análisis estadísticos mostraron que algunas medidas utilizadas para reducir el número de contagios del coronavirus resultaron en la reducción de casos, que, por ejemplo , fueron las políticas más adecuadas para el distanciamiento social. Fueron ellos quienes hicieron que los gobiernos adoptaran esta medida de restricción, que a su vez, mostró un mejor diagnóstico y algunos de los países que adoptaron esta medida fueron Italia y Reino Unido.

Se basa en datos estadísticos que los gobiernos han formado discusiones en busca de estrategias eficientes para combatir la propagación del virus.

4. LOS RECURSOS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MÁS UTILIZADOS

Desde el punto de vista de Guedes et al, (2005, p.1):

A estatística descritiva, cujo objetivo básico é o de sintetizar uma série de valores de mesma natureza, permitindo dessa forma que se tenha uma visão global da variação desses valores, organiza e descreve os dados de três maneiras: por meio de tabelas, de gráficos e de medidas descritivas.

4.1 TABLAS

La tabla es una de las formas más fáciles de mostrar y resumir los datos, lo que facilita la observación e interpretación de los valores. Su finalidad es presentar los datos con claridad y rapidez de comprensión (CALVO, 2004).

4.1.1 TABLA DE PRIMITIVAS

Las tablas conocidas como primitivas y de roles, se utilizan en vistas de datos que no muestran una organización de números, lo que también se conoce como datos sin procesar.

Tabla 4.1- El número de muertes por COVID-19 en Brasil diariamente en 30 días, del 17/04/20 al 16/05/20.

Fuente: Departamentos Estatales de Salud. Brasil, 2020

Así, en esta tabla primitiva podemos ver que no tiene ningún orden, y es difícil para quien la está viendo saber qué día hubo mayor o menor número de muertos. Contiene los datos sin procesar sin ninguna organización.

4.1.2 ROLLO

Según Waldir Medri (2011), a través de la lista podemos componer de manera más clara y rápida el conjunto, verificando rápidamente el valor mayor y menor de los números, además de algunos datos que pueden repetirse muchas veces. De esta forma, se puede obtener el comportamiento de los datos de forma más rápida.

Tabla 4.2 – El número de muertes por COVID-19 en Brasil diariamente en 30 días, del 17/04/20 al 16/05/20.

Fuente: Departamentos Estatales de Salud. Brasil, 2020

Ahora, con relativa facilidad, podemos conocer el número mínimo y máximo de muertes en este periodo de tiempo y determinar la fecha de ocurrencia.

4.2 GRÁFICOS

Según Crespo, (2002, p.21) define un grafo como:

O gráfico estatístico é uma forma de apresentação dos dados estatísticos, cujo objetivo é o de produzir, no investigador ou no público em geral, uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em estudo, já que os gráficos falam mais rápido.

Los gráficos son una de las herramientas más utilizadas por los medios de comunicación para mostrar la dispersión de valores. Facilita la comprensión del público, ya que logra la impresión más rápida de los datos que se exponen.

Existen varios tipos de gráficos, como gráfico de líneas, gráfico de barras, gráfico de sectores, entre otros. Pero, el gráfico a presentar aquí es el de sectores.

4.2.1 GRÁFICO DEL SECTOR

Sônia Vieira (1980, p.20), explica algunos detalles de este gráfico;

Para fazer um gráfico de setores, primeiro se traça uma circunferência que, como se sabe, tem 360°. Essa circunferência representa o total, ou seja 100%. Dentro dessa circunferência devem ser representadas as categorias da variável em estudo.

Ejemplo: Número de casos confirmados de COVID-19 por regiones de Brasil, hasta el 15/07/20.

Tabla 4.3 – Número de casos confirmados de COVID-19 por regiones de Brasil, hasta el 15/07/20.

Fuente: Departamentos Estatales de Salud. Brasil, 2020

De esta forma, tenemos que:

Figura 4.1

4.3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Para Azevedo (2016, p.142), define esta medida como:

As medidas de tendência central ou promédios são valores que servem para representar a distribuição como um todo, além de possibilitarem o confronto entre distribuições. Das principais medidas de tendência central destacamos aqui a média aritmética e a mediana.

4.3.1 PROMEDIO ARITMÉTICO

La media aritmética simple o simplemente media conocida, se obtiene a través de un conjunto de datos, basta dividir el total de la suma de valores del conjunto por la cantidad de elementos que tiene (FALCO y JUNIOR, 2012)

4.3.2 MEDIANA

Maytê Pereira (2019) destaca que la mediana es la medida de posicionamiento central, de manera simple es el valor que está en medio de un conjunto de datos que se colocan en orden ascendente o descendente.

Si la cantidad de datos es impar, es mucho más fácil encontrar la mediana, ya que será el número que está en el centro del conjunto. Si la cantidad de datos es par, será necesario encontrar el promedio de los dos valores que están en el centro y, por lo tanto, el valor encontrado es la mediana.

4.3.3 MODA

La moda de un conjunto de datos es el valor que ocurre con más frecuencia. Un conjunto de datos puede tener una moda, más de una moda o ninguna moda (LARSON; FARBER, 2015).

5. CONCLUSIÓN

Las estadísticas han venido marcando la diferencia en medio de esta pandemia, contribuyendo significativamente. Ha ayudado a los profesionales sanitarios y de otras áreas a afrontar la toma de decisiones

Con las herramientas de la estadística descriptiva, vimos cuánto está presente en la lucha contra el covid-19. Se mostró a través de ejemplos que ha sido fundamental en la planificación de estrategias, toma de decisiones y organización de datos.

Por tanto, es necesario ser conscientes de la importancia de esta área de la estadística, tal y como se ha demostrado en los medios de comunicación a diario, a través de tablas, gráficos y medidas descriptivas. Por ello, merece toda la atención en este momento difícil que atraviesa el país con el número de muertos.

REFERENCIAS

AZEVEDO, Paulo Roberto Medeiros de. Introdução à estatística [recurso eletrônico] / Paulo Roberto Medeiros de Azevedo. – 3. ed. – Natal, RN : EDUFRN, 2016.

CALVO, M. C. M. Estatística descritiva. Florianópolis: UFSC, 2004.

COGGON, David – a importância da estatística na pesquisa em saúde, 2015.

COSTA, Paulo Roberto da. Estatística. Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria, Colégio Técnico Industrial de Santa Maria, Curso Técnico em Automação Industrial, 3. ed., 2011.

CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil – 17. ed – São Paulo. Saraiva, 2002

DIEHL, C. A.; SOUZA, M. A.; DOMINGOS, L. E. C. O uso da estatística descritiva na pesquisa em custos: análise do XIV congresso brasileiro de custos, Porto Alegre, v. 7, n. 12, 2º semestre de 2007.

FALCO, Javert; JUNIOR, Roberto. Estatística. Curitiba – PR, 2012

FREITAS, ARF; NAPIMOGA, MH; DONALISIO, MR. Análise da gravidade da pandemia de Covid-19; Universidade Estadual de Campinas, Departamento de Saúde Coletiva, Campinas, SP, Brasil.

LARSON, Ron. Estatística aplicada / Ron Larson, Betsy; Farber ; tradução José Fernando Pereira Gonçalves; revisão técnica Manoel Henrique Salgado. — São Paulo : Pearson Education do Brasil, 2015.

MEDRI, Waldir. Análise exploratória de dados. Londrina/PR, 2011.

Painel de casos de doença pelo coronavírus 2019 (COVID-19) no Brasil pelo Ministério da Saúde: disponível em <https://covid.saude.gov.br/>

PEREIRA, Maytê – Estatística Descritiva Básica: o que é e para que serve,2019.

UFJF NOTÍCIAS. Pesquisador explica como a estatística ajuda no combate à Covid-19. 2020. Disponível em: <https://www2.ufjf.br/noticias/2020/04/22/pesquisador-explica-como-a-estatistica-ajuda-no-combate-a-covid-19/>.

VIEIRA, Sonia. Introdução à Bioestatística – 3 ed. Revista e 3 ed. Ampliada, – Rio de Janeiro: Elsevier, 1980 – 16° reimpressão.

^[1] Egresado de Grado Completo en Matemáticas y Egresado del Curso de Tecnólogo Superior en Dirección Financiera.

Enviado: Julio de 2020.

Aprobado: Agosto de 2020.