
La saga de las curvas médicas (3)
Curvas para predecir


Curvas para predecir


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Las pruebas estadísticas son muy útiles para validar una hipótesis sobre una población a partir de una observación en una muestra aleatoria. Pero también son fuente de numerosos errores. ¡Aprendamos a no equivocarnos, tanto en la metodología como en la interpretación de los resultados!

La pandemia de Covid-19 sorprendió por su virulencia, pero también por la rapidez de su propagación. Se publican numerosas estadísticas, a veces contradictorias. Los gobiernos han adoptado medidas que a menudo difieren entre sí. Se aplican diversos tratamientos médicos. ¿Pueden las matemáticas ayudar a tomar las decisiones adecuadas?

¿Qué pueden aportar los modelos epidemiológicos en una pandemia como la de la Covid-19? Al cuantificar y explicar sus consecuencias directas sobre la propagación, ¿pueden los modelos justificar las medidas, difíciles para la población, que se han adoptado?

La estadística —al igual que la teoría de probabilidades— es un campo fascinante, repleto de paradojas. Estas anomalías suelen ser inocuas y carecer de consecuencias. Sin embargo, se vuelven peligrosas cuando la investigación médica o los profesionales sanitarios, al tropezar con la lógica estadística, se ven abocados a tomar decisiones arriesgadas basadas en intuiciones engañosas...
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