Errores en variables regresoras del modelo Besag-York Mollié

Abstract

Este trabajo evalúa el impacto de errores en las covariables sobre la estimación del riesgo relativo en el modelo Besag-York-Mollié (BYM2), ampliamente utilizado en estimación en áreas pequeñas. Usando datos reales y el paquete INLA en R, se realizó una simulación factorial con nueve escenarios que variaron el nivel de error agregado a dos covariables: una con efecto significativo y otra sin efecto. En cada escenario se generaron 5000 simulaciones. Los resultados indicaron que los coeficientes de efectos fijos fueron sistemáticamente subestimados, especialmente en la covariable con efecto significativo. No obstante, la estimación del riesgo relativo se mantuvo estable entre escenarios, incluso con mayor nivel de error. La precisión de los efectos aleatorios disminuyó a medida que aumentaba el error, aunque la proporción de variabilidad atribuida al componente espacial se mantuvo constante. La cobertura empírica y el error cuadrático medio (MSE) no mostraron diferencias relevantes entre escenarios. Se concluye que el modelo BYM2 es robusto para estimar riesgo relativo aun en presencia de error en las variables regresoras. Sin embargo, estos errores pueden llevar a interpretaciones incorrectas sobre los efectos de las covariables, lo que resalta la importancia de considerar la calidad de medición de las covariables en estudios epidemiológicos con componentes espaciales.