01/05/09: “AUNQUE NO LO HEMOS COMPROBADO SI LO HEMOS DESCARTADO: virus H1N1 y Ministro de Salud del Perú
Hoy 1ero de Mayo apareció la siguiente noticia en el Diario El Comercio en relación al posible caso de la presencia del virus H1N1 en el Perú como consecuencia del desembarco de una pasajera argentina por la Aerolínea Copa a través de una mentira según propia denuncia del diario indicado:
“Aunque no lo hemos comprobado, sí lo hemos descartado”, volvió a enredarse el ministro durante una conferencia de prensa en el Congreso. Y agregó que el virus de la influenza que ataca a Coche podría ser tan pernicioso como el de la gripe porcina, pero no se sabe.
Fuente http://www.elcomercio.com.pe/impresa/notas/sin-liderazgo-frente-pandemia/20090501/280780
Nosotros no nos vamos a referir aquí al tema de la aerolínea por no estar relacionado con el tema estadístico pero a lo que si queremos referirnos es a la escasa formación en Estadística que tiene el Ministro de Salud del Perú en primer lugar y los medios de comunicación en segundo lugar.
Vayamos por partes. Esta frase realmente célebre del Ministro del día 30 de Abril “Aunque no lo hemos comprobado, sí lo hemos descartado” la vamos a analizar junto a otra frase emitida el día 29 de Abril.
“Si bien no hemos podido confirmar todavía el otro factor N porque los reactivos con los cuales disponemos todavía no son específicos para ello y se tendrán en las próximas 24 horas sin embargo para nosotros este ya es un caso”
Fuente: http://www.elcomercio.com.pe/noticia/280027/se-confirma-primer-caso-oficial-gripe-porcina-peru
Para poder analizar ambas frases podemos usar definiciones del tema de pruebas de hipótesis estadísticas desde la perspectiva de Neyman y Pearson.
En este caso consideremos que las hipótesis de investigación o de interés es saber si la paciente tiene el virus. Para poder tomar una decisión al respecto debemos formular esta hipótesis de investigación como dos hipótesis estadísticas, una hipótesis nula y una alterna, ambas complementarias pero excluyentes, que quedarían formuladas así:
Hipótesis nula: la paciente tiene el virus
Hipótesis alterna: la paciente no tiene el virus
Como sabemos tendremos que tomar un conjunto de evidencia, en este caso evidencia clínica (bioquímica, epidemiológica, etc) para poder tomar una decisión respecto a estas hipótesis (nula y alterna) formuladas. Sin embargo como la decision es condicional a la evidencia y esta no puede ser considerada determinística o infalible (por ejemplo porque no se cuenta con los reactivos adecuados) debemos admitir que existe probabilidades de error.
Son dos los posibles errores que los Estadísticos consideramos en una decisión sobre aceptar o rechazar una hipótesis estadística. Los errores tipo I y tipo II. Sus respectivas probabilidades se pueden formular en este contexto como
P(error tipo I)=P(rechazar Ho/ la evidencia es verdadera)
que traducido al contexto equivale a determinar la probabilidad de rechazar que el paciente tiene el virus cuando la evidencia indica que tiene el virus.
P(error tipo II)= P(Aceptar Ho/ la evidencia no es verdadera)
Que traducido al contexto equivale a determinar la probabilidad de aceptar que el paciente tiene el virus cuando la evidencia indica que no tiene el virus.
De acuerdo al pensamiento estadístico, siempre que tomamos una decisión podemos cometer estos dos tipos de errores. Estos dos tipos de error son realmente preocupantes. El primer error indica que sobre la base de la evidencia que indica que la paciente tiene el virus se descarta que la paciente tenga el virus. El segundo error indica que sobre la base de la evidencia que indica que la paciente no tiene el virus se afirma que el paciente tenga el virus.
Ambas errores parecen no posibles porque seguramente muchas personas creen que si por ejemplo los análisis dicen que hay el virus es imposible que el Ministro declare a los medios de comunicación que la persona no tiene el virus. O también al revés, si los análisis dicen que no hay virus es imposible que el Ministro declare que la persona tiene el virus. Pero la existencia de una probabilidad de error radica en que la evidencia es insuficiente.
De hecho el Ministro ha usado el error tipo 2, obviamente de manera inconciente, en sus declaraciones del 29 y 30 de Abril y de hecho las ha cuantificado.
En la declaración del 29 de Abril se puede notar que este ha incurrido en el error tipo 2 cuando anuncia, en los medios de prensa, que a pesar de que su evidencia no le permite confirmar el caso lo va a considerar como un caso y que existe una probabilidad del 80 %. de que la paciente tenga el virus:
“Si bien no hemos podido confirmar todavía el otro factor N porque los reactivos con los cuales disponemos todavía no son específicos para ello y se tendrán en las próximas 24 horas (la evidencia no es verdadera) sin embargo para nosotros este ya es un caso (Aceptamos Ho)”
Entonces, resumiendo, el Ministro de Salud dio una probabilidad muy alta al error tipo 2, es decir afirmó que la paciente argentina era un caso cuando su evidencia le decía que no podía confirmar el caso asumiendo un probabilidad de 80 % reconociendo inconciente la naturaleza aleatoria de los análisis clínicos y la toma de decisiones sobre esa evidencia pero incurriendo en una cuantificación elevada de este error. Esto se agrava porque el error es tomado como una evidencia segura por los Medios y las consecuencias han sido realmente lamentables.
Las consecuencias de que el Ministro incurriera en el error tipo 2 han sido mucho perjuicio para el país pues la mayoría de medios de Comunicación dió la noticia con titulares como “Se confirma el primer caso de gripe porcina en el Perú y de Sudamérica” (El Comercio, 30 de Abril) “Llegó: Mujer argentina que venia de México tiene gripe porcina y esta internada en el Callao” (La republica, 30 de Abril). Más grave que todo eso es la repercusión mundial de la noticia y la aparición del Perú en el Mapa de los países afectados por la epidemia de influenza H1N1 de 2009.
http://es.wikipedia.org/wiki/Brote_de_gripe_A_(H1N1)_de_2009_por_pa%C3%ADs
Finalmente volvamos a la frase del día siguiente, es decir del 30 de Abril
“Aunque no lo hemos comprobado (la evidencia no es verdadera), sí lo hemos descartado (Rechazamos Ho)”.
En este caso el Ministro asegura que tiene probabilidad 1 el complemento del error tipo 2. Nuevamente en este caso el Ministro incurre en el error tipo 2 y cuantifica que esta probabilidad es 0 considerando segura o de probabilidad 1 su afirmación.
Entonces mientras el día miércoles el Ministro dijo que la probabilidad de error tipo 2 era de 80 % al día siguiente dice que esta probabilidad es 0.
Como hemos adelantado, las consecuencias socios económicas son graves y pueden ser extendidas a otros casos si no tenemos una Educación Estadística entre los ciudadanos peruanos comenzando por sus autoridades. Algo que no pasa por colocar mas contenidos en el currículo escolar peruano por ejemplo. Pero de ese nos ocuparemos en otro momento.
Dejamos como tarea analizar el uso erróneo del concepto de probabilidad en la siguiente frase de ayer
“Es probable que (en este caso) coexistan dos virus diferentes. Pero hay que esperar los estudios que hacen en México para comprobar mi hipótesis”,
“Aunque no lo hemos comprobado, sí lo hemos descartado”, volvió a enredarse el ministro durante una conferencia de prensa en el Congreso. Y agregó que el virus de la influenza que ataca a Coche podría ser tan pernicioso como el de la gripe porcina, pero no se sabe.
Fuente http://www.elcomercio.com.pe/impresa/notas/sin-liderazgo-frente-pandemia/20090501/280780
Nosotros no nos vamos a referir aquí al tema de la aerolínea por no estar relacionado con el tema estadístico pero a lo que si queremos referirnos es a la escasa formación en Estadística que tiene el Ministro de Salud del Perú en primer lugar y los medios de comunicación en segundo lugar.
Vayamos por partes. Esta frase realmente célebre del Ministro del día 30 de Abril “Aunque no lo hemos comprobado, sí lo hemos descartado” la vamos a analizar junto a otra frase emitida el día 29 de Abril.
“Si bien no hemos podido confirmar todavía el otro factor N porque los reactivos con los cuales disponemos todavía no son específicos para ello y se tendrán en las próximas 24 horas sin embargo para nosotros este ya es un caso”
Fuente: http://www.elcomercio.com.pe/noticia/280027/se-confirma-primer-caso-oficial-gripe-porcina-peru
Para poder analizar ambas frases podemos usar definiciones del tema de pruebas de hipótesis estadísticas desde la perspectiva de Neyman y Pearson.
En este caso consideremos que las hipótesis de investigación o de interés es saber si la paciente tiene el virus. Para poder tomar una decisión al respecto debemos formular esta hipótesis de investigación como dos hipótesis estadísticas, una hipótesis nula y una alterna, ambas complementarias pero excluyentes, que quedarían formuladas así:
Hipótesis nula: la paciente tiene el virus
Hipótesis alterna: la paciente no tiene el virus
Como sabemos tendremos que tomar un conjunto de evidencia, en este caso evidencia clínica (bioquímica, epidemiológica, etc) para poder tomar una decisión respecto a estas hipótesis (nula y alterna) formuladas. Sin embargo como la decision es condicional a la evidencia y esta no puede ser considerada determinística o infalible (por ejemplo porque no se cuenta con los reactivos adecuados) debemos admitir que existe probabilidades de error.
Son dos los posibles errores que los Estadísticos consideramos en una decisión sobre aceptar o rechazar una hipótesis estadística. Los errores tipo I y tipo II. Sus respectivas probabilidades se pueden formular en este contexto como
P(error tipo I)=P(rechazar Ho/ la evidencia es verdadera)
que traducido al contexto equivale a determinar la probabilidad de rechazar que el paciente tiene el virus cuando la evidencia indica que tiene el virus.
P(error tipo II)= P(Aceptar Ho/ la evidencia no es verdadera)
Que traducido al contexto equivale a determinar la probabilidad de aceptar que el paciente tiene el virus cuando la evidencia indica que no tiene el virus.
De acuerdo al pensamiento estadístico, siempre que tomamos una decisión podemos cometer estos dos tipos de errores. Estos dos tipos de error son realmente preocupantes. El primer error indica que sobre la base de la evidencia que indica que la paciente tiene el virus se descarta que la paciente tenga el virus. El segundo error indica que sobre la base de la evidencia que indica que la paciente no tiene el virus se afirma que el paciente tenga el virus.
Ambas errores parecen no posibles porque seguramente muchas personas creen que si por ejemplo los análisis dicen que hay el virus es imposible que el Ministro declare a los medios de comunicación que la persona no tiene el virus. O también al revés, si los análisis dicen que no hay virus es imposible que el Ministro declare que la persona tiene el virus. Pero la existencia de una probabilidad de error radica en que la evidencia es insuficiente.
De hecho el Ministro ha usado el error tipo 2, obviamente de manera inconciente, en sus declaraciones del 29 y 30 de Abril y de hecho las ha cuantificado.
En la declaración del 29 de Abril se puede notar que este ha incurrido en el error tipo 2 cuando anuncia, en los medios de prensa, que a pesar de que su evidencia no le permite confirmar el caso lo va a considerar como un caso y que existe una probabilidad del 80 %. de que la paciente tenga el virus:
“Si bien no hemos podido confirmar todavía el otro factor N porque los reactivos con los cuales disponemos todavía no son específicos para ello y se tendrán en las próximas 24 horas (la evidencia no es verdadera) sin embargo para nosotros este ya es un caso (Aceptamos Ho)”
Entonces, resumiendo, el Ministro de Salud dio una probabilidad muy alta al error tipo 2, es decir afirmó que la paciente argentina era un caso cuando su evidencia le decía que no podía confirmar el caso asumiendo un probabilidad de 80 % reconociendo inconciente la naturaleza aleatoria de los análisis clínicos y la toma de decisiones sobre esa evidencia pero incurriendo en una cuantificación elevada de este error. Esto se agrava porque el error es tomado como una evidencia segura por los Medios y las consecuencias han sido realmente lamentables.
Las consecuencias de que el Ministro incurriera en el error tipo 2 han sido mucho perjuicio para el país pues la mayoría de medios de Comunicación dió la noticia con titulares como “Se confirma el primer caso de gripe porcina en el Perú y de Sudamérica” (El Comercio, 30 de Abril) “Llegó: Mujer argentina que venia de México tiene gripe porcina y esta internada en el Callao” (La republica, 30 de Abril). Más grave que todo eso es la repercusión mundial de la noticia y la aparición del Perú en el Mapa de los países afectados por la epidemia de influenza H1N1 de 2009.
http://es.wikipedia.org/wiki/Brote_de_gripe_A_(H1N1)_de_2009_por_pa%C3%ADs
Finalmente volvamos a la frase del día siguiente, es decir del 30 de Abril
“Aunque no lo hemos comprobado (la evidencia no es verdadera), sí lo hemos descartado (Rechazamos Ho)”.
En este caso el Ministro asegura que tiene probabilidad 1 el complemento del error tipo 2. Nuevamente en este caso el Ministro incurre en el error tipo 2 y cuantifica que esta probabilidad es 0 considerando segura o de probabilidad 1 su afirmación.
Entonces mientras el día miércoles el Ministro dijo que la probabilidad de error tipo 2 era de 80 % al día siguiente dice que esta probabilidad es 0.
Como hemos adelantado, las consecuencias socios económicas son graves y pueden ser extendidas a otros casos si no tenemos una Educación Estadística entre los ciudadanos peruanos comenzando por sus autoridades. Algo que no pasa por colocar mas contenidos en el currículo escolar peruano por ejemplo. Pero de ese nos ocuparemos en otro momento.
Dejamos como tarea analizar el uso erróneo del concepto de probabilidad en la siguiente frase de ayer
“Es probable que (en este caso) coexistan dos virus diferentes. Pero hay que esperar los estudios que hacen en México para comprobar mi hipótesis”,
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Armando escribió:
Error Tipo II
1. Declaraciones a RPP del Ministro de Salud en fecha lunes 27-04-2009:
"El Ministro de Salud, Óscar Ugarte Ubilluz, reveló en declaraciones para RPP que se ha reportado un caso de sintomatología sospechosa de gripe porcina en uno de los vuelos de llegada al aeropuerto Jorge Chávez.
Existe una persona que presenta malestar general, fiebre superior a los 39 grados y procede de México. Aún viene siendo evaluado y está bajo control en el hospital Daniel Alcides Carrión. El diagnóstico está a cargo del Ministerio de Salud a través del Instituto Nacional de Salud, dijo el titular del sector salud.
Ugarte explicó además que al ciudadano, que aún no se sabe si es mexicano o peruano, le extrajeron secreción orofaringea y que, a partir de ello, se demostrará en las próximas horas (de 24 a 48) su ratificación o descarte.
Nuestros hospitales están preparados, tenemos una norma técnica para gripe epidémica y pandémica desde hace 3 años. Tenemos recursos necesarios para hacer el diagnóstico, personal capacitado para hacer la detección y evaluación. Estamos iniciando una campaña de vacunación que incluye la vacunación contra la influenza, si bien esta vacuna no es especifica contra gripe porcina, si ayudará porque mejora las defensas", finalizó."
Definitivamente el último párrafo fue un mensaje político.
2. La OMS llama hoy a la ex Gripe Porcina como AH1N1:
H1N1 es la denominación para la gripe estacional, y la A es el tipo de gripe humana que tiende a convertirse en pandemia.
3. Es obvio que el Ministro de Salud NO tuvo un lenguaje estadístico en sus declaraciones al afirmar y negar lo que dijo al principio ó al final (Ya estoy hablando como él...), que ello no es raro en nuestras autoridades.
Sobre la "Educación Estadística entre los ciudadanos peruanos comenzando por sus autoridades", esa situación no se dará en el Perú, bajo las actuales condiciones.
Basta dar una mirada:
 Al perfil de los congresistas actuales y revisar un poco la agenda del Congreso
 Escuchar las declaraciones del Presidente de la República
 Echar una mirada a la calidad del gasto presupuestal en las Regiones
 Ver el contenido televisivo de los programas nacionales, salvo algunas raras excepciones.
Bueno, ¿Qué esperan ustedes, profesionales estadísticos, para tomar el poder?