¿Qué variables se utilizan para construir el índice de vulnerabilidad?
Para construir el índice se utilizan 49 indicadores tanto de pobreza como de infraestructura hospitalaria:
¿Los datos que utiliza el índice de vulnerabilidad corresponden al número de casos registrados?
Sí, los datos utilizados en el índice de vulnerabilidad son el número de casos registrados, pero al construir el índice se emplean proporciones. En particular, las medianas y percentiles se utilizan para visualizar la información sobre letalidad y vulnerabilidad. La letalidad se define como el cociente del número de defunciones por COVID-19 entre el número total de casos confirmados de COVID-19, de acuerdo con los datos que publica la Secretaría de Salud.
El índice de vulnerabilidad es, a su vez, el valor que resulta de la transformación lineal (encontrada por cuadrados mínimos parciales o PLS, por sus siglas en inglés) de los indicadores de los municipios, los cuales representan el porcentaje de población que tiene la característica del indicador respectivo. Por ejemplo, si el indicador rezago educativo (‘ic_rezedu’) presenta un valor de 45.5, implica que el 45.5% de la población del municipio tiene algún tipo de rezago educativo.
¿Están disponibles los datos que se utilizaron para calcular el índice de vulnerabilidad?
Sí, todos los datos que se utilizan para construir el índice de vulnerabilidad son datos públicos. Los referentes a COVID-19 son los que publica la Secretaría de Salud todos los días y los indicadores se obtienen de datos de CONEVAL, INEGI y CLUES.
¿Qué herramientas se utilizaron para generar el índice de vulnerabilidad?
Para el desarrollo y documentación se utilizó notebooks de Jupyter con Python a través de la librería nbdev. Actualmente se está trabajando para subir todos los recursos y que se pueda correr el análisis desde Jupyter con sólo clonar el repositorio.
¿Está disponible el código con el que se genera el índice de vulnerabilidad?
El repositorio del proyecto con el código está disponible en GitHub.
¿Qué es un análisis de mínimos cuadrados parciales y cuál es la diferencia con un análisis de componentes principales (PLS y PCA por sus siglas en inglés)?
El análisis de componentes principales (PCA) es un método de análisis estadístico que tiene dos objetivos principales: 1) transformar un conjunto de variables altamente correlacionadas en variables independientes y 2) reducir dimensiones, es decir compactar un gran número de variables capturando toda la variación/información de la variables originales, pero de manera más simple. Para obtener un PCA no es necesario conocer la variable de respuesta.
Un análisis de mínimos cuadrados parciales (PLS) tiene objetivos similares a un PCA. Sin embargo, cuando conocemos y podemos especificar la variable de respuesta, es decir la variable o factor que intentamos explicar (por ejemplo la letalidad), el PLS es un método más adecuado y eficiente.
En el caso de la construcción del índice de vulnerabilidad, el resultado se interpreta desde el punto de vista de la letalidad de COVID-19, la variable de respuesta, por lo cual el modelo estadístico utilizado fue un PLS. Los coeficientes obtenidos indican qué tanto las variables utilizadas están relacionadas con la letalidad y la dirección de la relación.
Para calcular la letalidad, ¿se toma en cuenta el número de municipios de cada entidad?
Debido a que el número de municipios entre entidades varía mucho, lo más importante es el número de habitantes en los municipios y qué porcentaje de la población total de la entidad representa. Para calcular tanto la letalidad como la vulnerabilidad de una entidad, se hace una suma ponderada por los porcentajes de población de la entidad que corresponden a cada municipio.
¿Son comparables los municipios rurales con los municipios urbanos?
Desde el punto de vista de vulnerabilidad a COVID-19, sí son comparables. Es decir, se busca entender si las condiciones de una población implican un mayor riesgo de complicaciones por COVID-19. En general, los municipios urbanos pueden resultar menos vulnerables porque la población tiene mejor acceso a servicios de salud, o porque quizás tenga menos carencias alimentarias, pero pueden ser más vulnerables debido a otras dimensiones como las comorbilidades o la densidad poblacional. En resumen, al definir la vulnerabilidad en términos de la letalidad, es posible comparar los municipios rurales con los municipios urbanos.
