Análisis estadístico de datos geo-referenciados: estudio de efectos ambientales en asma y neumonía en Chile

Abstract

El presente estudio tiene como objetivo principal la construcción de una plataforma GIS (Sistema de Información Geo-referenciada) para el análisis estadístico de procesos temporales y geo-referenciados, dicha plataforma consiste en la visualización geográfica de una zona de estudio, en la cual se pueden realizar análisis estadísticos de variables asociadas a la región. Asimismo, se describe y profundiza el modero ARIMA, integrado como metodología estadística en dicha plataforma. Para la realización del estudio se seleccionaron cinco comunas de la región Metropolitana, Santiago de Chile, incluyendo variables clínicas y ambientales. Datadas en orden temporal, los ingresos hospitalarios por asma y neumonía quedan contrastados respecto a condiciones ambientales de Ozono, material particulado y precipitaciones. Como herramientas para la construcción de la plataforma, se utilizaron los lenguajes R y PHP, como interfase de esta se construye un mapa interactivo. Con ello provee a un usuario, con o sin conocimientos previos en estadística, información exploratoria de los datos almacenados y resultados estadísticos que comparan o relacionan variables dentro de la región. El mapa interactivo, contiene la distribución geográfica de la región y distribución de estaciones meteorológicas que pueden ser seleccionadas para obtener información, así como la posibilidad de realizar interacciones usuario-plataforma, que mediante acciones del usuario producen análisis y gráficas mostradas en el GIS. Las aplicaciones GIS suelen ser utilizadas en distintas disciplinas e investigaciones científicas, por ejemplo, pueden ser utilizadas para la gestión de los recursos, para la evaluación del impacto ambiental, para la planificación urbana, en la sociología, entre otros. Dentro de los principales aportes de este trabajo de titulo, cabe mencionar que el formato de la plataforma GIS construida facilita la incorporación de aspectos socio-culturales, económicos y ambientales que contribuyen a la toma de decisiones de una manera más eficaz. Para futuras investigaciones, se propone implementar el modelo ARIMA para series bivariadas en R, lo que permitiría realizar un Test de independencia dos de series temporales