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

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