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El Gobierno planea llevar a cabo a través del Instituto Nacional de Estadística un estudio epidemiológico de prevalencia del coronavirus, y para ello ha planificado 30.000 análisis a familias de toda Españal. El objetivo es conocer la propagación real del virus tratando al máximo de huir de los sesgos hospitalarios que se hacen a aquellas personas que presentan síntomas y aquellas que están más expuestas a contraer la enfermedad por las características de su actividad laboral sean las que se estén testando con mayor frecuencia, y por lo tanto el número de positivos respecto al número total de tests realizados esté obviamente sesgado al alza.
Si se quiere saber con relativa certeza en qué punto estamos en cuanto a la extensión del virus en la población general y poder tomar decisiones sobre cuándo, cómo y dónde se levanta el confinamiento, es necesario hacer los tests a toda la población huyendo de estos sesgos, pero como hacer pruebas a 47 millones de habitantes es lento y costoso, se ha optado por seleccionar una muestra estadísticamente representativa mediante técnicas de muestreo. Concretamente, 30.000 hogares, unas 62.400 personas.
Y ya ayer, cuando se anunció la medida, pude escuchar a la tertulianada que no tiene ni puta idea, decir que 30.000 tests son muy pocos para una población de 47 millones de habitantes.
Si usted, querido lector, querida lectora, tampoco tiene ni idea de estadística, ni de técnicas de investigación cuantitativa, ni de muestreo (porque no tiene por qué saberlo), no haga como la tertulianada patria que son maestros liendre, de todo saben y de nada entienden. Yo no es que sea un portento analítico, estudié el tema en el primer semestre, en la asignatura de Metodología, y cuando escuché que «30 mil tests son muy pocos» empezaron a sonarme las alarmas dentro de mi cabeza como si estuviera en un búnker antinuclear.
¿Son pocos 30.000 tests? ¿Y 62.400? Veamos.
Para determinar el tamaño de la muestra, necesitamos tres parámetros:
- Tamaño de la población: 47 millones.
- Intervalo de confianza
- Margen de error
La fórmula para calcular el tamaño de la muestra que necesitamos con una población infinita (N>100.000), con un intervalo de confianza y un margen de error dados, os la dejo a continuación. La fórmula par calcular el error muestral con una población infinita (de más de 100.000 individuos) está justo debajo.
De estos tres parámetros, solo nos han dado a conocer uno: el tamaño de la población, que es infinita (cualquier población de más de 100.000 individuos se trata como si lo fuera). Vamos a hacerlo simple, para no meternos en cálculos voy a tirar de las tablas: con un intervalo de confianza del 95,5% y un margen de error del 1%, nos bastarían con 22.500 tests, y nos están diciendo que van a hacer más del doble.
Si las matemáticas se os dan igual de mal que a mí, podéis utilizar esta calculadora donde introduciendo el tamaño de la muestra, el número de tests que se van a realizar y seleccionando el nivel de confianza, os dará como resultado el margen de error. No os servirá para hablar con propiedad sobre el nivel de prevalencia en estudios epidemiológicos, pero sí para detectar a tertulianos que no tienen ni puñetera idea de lo que hablan.
4 comentario en “Una socióloga confinada. DÍA 25 (miércoles). Sobre la estadística de prevalencia epidemiológica”