Maestría en Ciencias - Bioestadística

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Zonificación de la Hoya del Río Suárez por propiedades físicas del suelo, para el cultivo de caña panelera
(2019) Vargas Díaz, Ruy Edeymar
La degradación del suelo a nivel mundial ha venido empeorando y ahora es crítica (Scholes et al., 2018), poniendo en riesgo el bienestar de 3200 millones de personas (IPBES, 2018). El manejo no sostenible de las tierras de cultivo y pastoreo es el factor que más influencia tiene sobre la degradación del suelo. En Colombia la degradación del suelo por efecto de la erosión se ve intensificada por la topografía de alta montaña donde se establecen algunas explotaciones agrícolas (Manrique et al., 2000). Este es el caso del cultivo de caña panelera, que tiene su principal zona productora en el país, en la denominada Hoya del Río Suárez (HRS) (localizada en la cordillera oriental entre los departamentos de Boyacá y Santander) (Osorio, 2007). Esta región tiene las características de relieve antes mencionada, lo que unido a labores de labranza como corte y quema de rastrojo y arado con azadón que la hace propensa a la erosión (García et al., 2007). La identificación de zonas susceptibles a este problema es de gran importancia en aras de formular planes de manejo que lo mitiguen. De acuerdo con Scholes et al. (2018) implementar acciones para combatir la degradación del suelo puede transformar la vida de millones de personas. Este estudio se desarrolló con el objetivo de contribuir en la detección de zonas susceptibles a erosión en la HRS. Para ello se emplearon análisis geoestadísticos (Waller y Gotway, 2004) de cada una de las propiedades del suelo consideradas, de ejes factoriales (obtenidos a través de un análisis de componentes principales (Anderson, 2003)) y de un índice de erodabilidad (Ramírez et al., 2009). Se cubrió un área de 45.000 hectáreas. Específicamente fueron analizados datos registrados en 935 sitios distribuidos a lo largo de toda la zona de interés (CORPOICA, 2016). Los mapas generados indican que las áreas al sur de San Benito (en el departamento de Santander) y la parte oriental de los municipios de San José de Pare y Chitaraque (ambos en el departamento de Boyacá) son las más propensas a la erosión. Así mismo permiten establecer que las regiones más estables se encuentran en Santander hacia el sur de Chipatá y oriente de San Benito. En las zonas susceptibles a erosión (identificadas a través de los mapas construidos) deben proponerse estrategias para el manejo del suelo que permitan detener e incluso revertir su degradación y que hagan del cultivo de caña una práctica rentable y responsable con el ambiente.
Distribución Beta para modelar proporciones en áreas pequeñas
(2017-11-01) Bernal Muñoz, Luz Karime
Se implementa la estimación de proporciones en áreas pequeñas basada en modelos. A partir de la distribución beta es posible estimar explícitamente el error cuadrático medio y los errores muestrales asociados al estimador. Se compara los modelos beta clásico, mixtura finita clásico, bayesiano y bayesiano mixto mediante Bootstrap. La importancia de estimar proporciones radica en que la mayoría de los indicadores de encuestas socio-económicas o demográficas y de salud, son medidas relativas y por lo tanto definen su comportamiento en el intervalo (0,1); por su parte, aunque la teoría de SAE no es reciente, la necesidad de obtener información confiable y detallada sobre características de subpoblaciones para las que el diseño muestral no fue planeado, es creciente. Su importancia está en que contar con información con mayores niveles de desagregación permiten focalizar la dinámica de las poblaciones de estudio, logrando mayor eficiencia en la toma de decisiones. La teoría de SAE basada en modelos ha centrado principalmente su desarrollo en la estimación de parámetros que siguen una distribución normal, conceptualmente no adecuada para el caso de proporciones. En este caso, Cepeda (2001) y Cepeda and Gamerman (2005) proponen la distribución beta para modelar proporciones desde el enfoque Bayesiano, mientras que Ferrari and Cribari-Neto (2004) la abordan desde la estimación clásica. Por otro lado, la teoría de SAE incorpora la estimación de parámetros de modelos lineales mixtos, en los cuales los efectos aleatorios describen el comportamiento de las áreas pequeñas en relación con las áreas mayores que las agrupan; para el caso de esta aplicación, las áreas mayores están definidas geográficamente, lo que sugeriría en principio modelarlas a partir de la inclusión de correlaciones espaciales, situación no soportada desde el análisis descriptivo que muestra la posibilidad de agrupar áreas no necesariamente por su posición en el espacio; Torkashvand et al. (2017) por ejemplo, agrupan áreas con base en la distancia euclidiana en modelos lineales mixtos. De lo anterior, se utiliza estimación clásica vía Esperanza Maximización usada en modelos de Mixturas finitas en la distribución Beta, siguiendo Grüe et al. (2012) que maximiza la probabilidad de pertenencia del área pequeña al grupo, a partir de la verosimilitud de la distribución multinomial (debido a que la pertenencia al grupo desconocida) y la distribución beta. En estimación Bayesiana, se modela la media y la dispersión del parámetro de interés y además se incorporan efectos aleatorios a partir de los grupos naturales (áreas geográficas) y mediante agrupaciones obtenidas vía métodos de clasificación. Se utilizan los datos de la Encuesta Multipropósito de Bogotá 2011, para estimar el porcentaje de hogares con carencias en condiciones de Niñez y Juventud a nivel de Unidades de Planeación Zonal, mediante cuatro técnicas de modelamiento: Máxima Verosimilitud Beta, Mixtura Finita Beta, Bayesiano Beta, Bayesiano Mixto Beta. En todos los casos es posible estimar directamente los errores cuadrados medios y por lo tanto los errores estándar muestrales (ES) del parámetro para cada área pequeña, así mismo, con fines de comparación se elimina el efecto de método de estimación, mediante remuestreo de Bootstrap. Los resultados permiten concluir que, para los datos utilizados, tanto en estimación explícita como con remuestreo los errores estándar obtenidos mediante el modelo de Mixturas Finitas Beta, son menores.
Estudio de los perfiles de progresión de la enfermedad renal crónica en una población intervenida con un programa de prevención secundaria
(2016-11-26) Ramos Montaña, Jesús David
Se combina el análisis armónico cualitativo (AAC) con el análisis factorial múltiple (AFM) para determinar distintas clases de trayectorias de pacientes con enfermedad renal crónica (ERC) e identificar variables clínicas y sociodemográficas asociadas a la evolución temporal de la enfermedad.
Mortalidad por desnutrición en menores de cinco años, aproximación estadística de los determinantes, Colombia 2009-2012
(2017-05) Forero Ballesteros, Luis Carlos
La mortalidad por desnutrición es una situación influenciada por diferentes factores, por lo cual es importante identificar variables asociadas a este evento en la población, que permitan establecer los principales determinantes (sociales, demográficos, económicos, individuales, de la Seguridad Alimentaria y Nutricional), que explican esta mortalidad evitable. El objetivo fue identificar los determinantes de la mortalidad por desnutrición en población colombiana menor de cinco años para los años 2009 a 2012. Se exploró la relación entre la tasa de mortalidad por desnutrición y algunas variables del certificado de defunción, así como otras variables de diferentes fuentes, en una base de datos de panel construida con información de los departamentos y distrito capital de Colombia entre los años 2009 y 2012. Se estimaron los modelos de regresión realizando ajustes para cumplir los supuestos de correlación serial y heterocedasticidad con el método de errores estándar corregidos para panel PCSE. Se encontró que las variables socioeconómicas para todos los grupos de edad presentaron los coeficientes más altos y positivos, específicamente las de pobreza e indigencia. También se resaltan otras variables significativas como la afiliación en salud y la etnia indígena, que se asocian a un incremento de la tasa de mortalidad por desnutrición. Esta mortalidad no parece estar relacionada con la cobertura de vacunación y los programas de asistencia social, así como el área, sexo y nivel educativo que aunque en algunos casos fueron significativas, el coeficiente de cambio porcentual es muy bajo.

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