(2024-10-28) Borra, Virginia Laura; Castellanos, Valentina Celeste; Pagura, José Alberto; Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Secretaría de Ciencia y Tecnología. Argentina.
En muchos estudios por muestreo las unidades de interés se encuentren distribuidas geográficamente. En esta situación, suele ocurrir que observaciones cercanas en el espacio tengan valores de la variable de interés similares, lo que se conoce como correlación espacial positiva. Si esta característica se tiene en cuenta al momento del definir un diseño muestral, éste puede mejorar notablemente. Algunos de los diseños muestrales con esta particularidad son el diseño estratificado en teselas aleatorizadas (GRTS), método pivotal local (LPM) y el muestreo Poisson espacialmente correlacionado (SCPS). En un principio, estas técnicas surgieron debido al interés en realizar estudios sobre recursos naturales o problemas ambientales. En este trabajo, se hace uso de ellas en un estudio epidemiológico,
como lo es la estimación del total de casos de dengue en la ciudad de Rosario entre el 30/07/2023 y 27/07/2024. Dicha aplicación, servirá como base para la utilización de estas técnicas para otras enfermedades de transmisión virales. En este trabajo se compararon las técnicas mencionadas, contrastándolas entre sí y a su vez con el muestreo simple al azar (MSA), el cual no contempla la ubicación geográfica de la población. Se ha concluido que los métodos que consideran dicha información presentan una mayor eficiencia respecto al MSA.