El análisis de datos: Datalectis

Al analizar los datos de la pandemia de COVID-19 en El Salvador, por ejemplo, reflejan tres comportamientos atípicos en función de series temporales, a cada hallazgo le hemos puesto un nombre para identificarlos; para esta lectura recomendamos en cada tabla observar los casos de contagios:

1) El modelo de pares: entre el 1 y el 23 de mayo, observamos registros de pares crecientes y decreciente; puede notarse en el siguiente cuadro: 

2) El Segundo modelo es de rangos: No encontramos un comportamiento de rangos estables antes de los 100 casos, pero sí, hay dos escalas regulares en los rangos de 100 y 200 casos, tal como se puede ver en los bloques del 11 al 25 de junio, y del 26 de junio al 11 de julio; aquí observamos una tendencia progresiva regular, la curva de datos crece y decrece, pero siempre asciende: 

3.- El tercer modelo es de rango progresivo: Aquí se puede observar un crecimiento progresivo sistemático, los datos crecen cada día y no se nota regresión parcial, es una curva radicalmente ascendente. 

Los fenómenos estadísticos humanos, a gran escala, tienen comportamientos estables, ya que no hay una planificación de sucesos, sino que los fenómenos simplemente ocurren; las tasas típicas de natalidad, morbilidad, homicidios, deserción escolar, entre muchas otras presentan comportamientos con una cadencia y ritmo recurrente. Cuando en series de datos encontramos “sobresaltos” o cambios drásticos se quiebran las “tendencias”. 

La tendencia estadística de un sujeto, de una muestra en particular, o del universo en general, es el comportamiento o forma de ser de ese sujeto u opción, muestra o universo. En términos de probabilidad, la tendencia individual de un sujeto u opción queda manifestada, de forma inmediata, en la probabilidad empírica y  a nivel muestral en la serie de estadísticos muestrales, y la tendencia del universo dependiendo si la inferencia estadística, de acuerdo a la razón crítica, determina si una tendencia es suficientemente racional para aplicarse de forma provisional al universo del que forma parte la muestra, transformándose la hipótesis empírica en hipótesis racional, una hipótesis simultáneamente universal y provisional, en cuanto el margen de error aceptado por la política científica en la razón crítica no se muestre inevitable.  

Del ejemplo anterior y desde el enfoque de dataletics, observamos, en una serie de tiempo corta de tres meses sobre un mismo fenómeno –COVID-19 en El Salvador- tres identidades, de lo que podemos concluir que: Hay irregularidad en la administración de los datos, por traslado de registros o una simple manipulación de los mismos para extender el tiempo por alguna razón desconocida…