Find the last offers by SkyBet at www.bettingy.com BettingY.com Bonuses

Identifican falta de rigor en estudio sobre consumo de bebidas azucaradas

La doctora Rebecca Goldin, profesora de Ciencias Matemáticas de la Universidad George Mason, en Estados Unidos criticó la falta de rigor e inconsistencia de un estudio según el cual el consumo de bebidas azucaradas es el causante de la muerte de 184 mil personas cada año en todo el mundo.

Goldin, quien tiene una licenciatura de la Universidad de Harvard y un doctorado del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), analizó una a una las variables contempladas en el documento y evidenció que están basadas en supuestos que no pueden sustentarse como evidencia científica y estadística seria.

Para la autora resulta especialmente preocupante la incertidumbre de los números debido a una variedad de factores, desde cómo se hicieron los cálculos de consumo hasta cómo los autores llegaron a las conclusiones sobre las tasas de mortalidad con base en cálculos de consumo.

En su opinión, la cifra de las 184 mil muertes es producto de un modelo y de decisiones paso a paso que tomaron los investigadores sobre qué aspectos utilizar en su modelo. “La decisión en cada uno de los pasos afecta los otros pasos; desafortunadamente, los investigadores de la Universidad de Tufts presentaron el estudio hace un par de meses pero no fueron claros sobre varias opciones que pudieron haber tenido un impacto masivo en el resultado”.

Entre las inconsistencias detectadas por la experta en matemáticas destacan los “graves problemas de muestreo” que hacen poco sólidas las conclusiones. Lo anterior debido a que hay cálculos sobre el consumo de bebidas azucaradas en muchos países para los cuales no existen datos de encuestas.

“¿La conclusión general? Los modelos que predicen el consumo mundial de refrescos requieren de datos reales que aún no han sido recabados. Modelar las muertes resultantes a nivel global sin dichos datos es incierto, lo cual no debería esconderse al hacer énfasis en lo atractivo (y no en los detalles) de modelos complicados”, explicó la especialista en un artículo publicado en el sitio

Fuente: www.stats.org.

Publicado en Noticias e Investigación

0
0
0
s2sdefault