EL número de casos confirmados de la covid-19 en Ecuador identificados por provincia de atención, se ajustan a la distribución de Ea ley de newcomb-benford

Ortega, Paul

Introducción:

Los datos epidemiológicos de la COVID-19 de China, Estados Unidos, Korea del Sur, Inglaterra, España, Italia, Alemania, Holanda y Suecia se ajustan a la distribución de la Ley de Newcomb-Benford, lo cual indicaría que no existe falsificación de datos. En Ecuador no se ha realizado un tratamiento de los datos con esta metodología.

Objetivo:

Conocer si los datos proporcionados por el Ministerio de Salud Pública del Ecuador, con respecto a los casos confirmados con la COVID-19 por provincia de atención, se ajustan a la Ley de Newcomb-Benford.

Material y métodos:

Se utilizó la base de datos epidemiológicos del Ministerio de Salud Pública del Ecuador, donde se aplicó la Ley de Newcomb-Benford a los datos epidemiológicos y luego se realizó la prueba de Chi-cuadrado de bondad de ajuste.

Resultados:

Se obtuvo un valor p de 0,872 que es mayor al valor de significancia α = 0,05 y un valor de Chi-cuadrado = 3,82722, que es menor al valor crítico de Chi-cuadrado 15,5073.

Conclusión:

Se aceptó la hipótesis nula, asumiendo que los datos epidemiológicos si se ajustan a la Ley de Newcomb-Benford y por ende no existiría datos falsificados.

Background:

The epidemiological data of the COVID-19 from China, the United States, Sou-th Korea, England, Spain, Italy, Germany, Holland and Sweden are adjusted to the distribu-tion of the Newcomb-Benford Law, which would indicate that there is no falsification of data. In Ecuador, no data processing has been carried out with this methodology.

Objective:

To know if the data provided by the Ministry of Public Health of Ecuador, with respect to the confirmed cases with the COVID-19 by province of care, are adjusted to New-comb-Benford Law.

Material and methods:

The epidemiological database of the Ministry of Public Health of Ecuador was used, where the Newcomb-Benford Law was applied to the epidemiological data and then the Chi-square goodness-of-fit test was performed.

Results:

A p value of 0.872 was obtained, which is greater than the significance va-lue α = 0.05 and a Chi-square value = 3.82722, which is less than the critical value of Chi-square 15.5073.

Conclusion:

The null hypothesis was accepted, if the epidemiological data do conform to the Newcomb-Benford Law and therefore there would be no falsified data.