Estamos rodeados de datos, pero hambrientos de información

El análisis de datos es importante en muchos sectores. Un ejemplo nos remonta a la Segunda Guerra Mundial, cuando los alemanes tenían aviones muy resistentes y los aliados no eran tan buenos, por lo que decidieron formar un equipo de expertos con investigadores británicos y estadounidenses. Observaron dónde habían tenido los impactos de balas en los aviones que volvían a la base y crearon un mapa de impactos. Con todos los datos recopilados, se analizaron y se llegó a la conclusión de que se debían reforzar las partes en las que estaban la mayoría de los impactos. Sin embargo, Abraham Wall señaló que lo que debía hacerse era reforzar las zonas en las que no había impacto de balas, porque era ahí donde el impacto de balas hacía explotar el avión y que no volviera a la base. Por lo tanto, es muy importante darse cuenta de que en ocasiones se tienen datos incompletos, lo que nos puede llevar a tomar decisiones erróneas.

Otro ejemplo se da en la producción animal. Los datos de producción de leche de una granja concreta, según la época del año, indican que se produce más leche en invierno por un efecto estacional y en verano baja la producción. Pero la razón es que hay una estacionalidad de partos, con un pico de partos en noviembre, lo que provoca que en invierno se espere un mayor porcentaje de animales en pico de producción. Este hecho va a influenciar la comparación de estaciones. Por lo tanto, se deben de tener los datos con una visión más global, con el porcentaje de controles equivalente a distintos días en leche en función de la época del año. En invierno se tiene un 50% de animales en picos de producción y, sin embargo, el porcentaje de animales con más de 180 días en leche va incrementando a cada estación y se correlaciona perfectamente con la producción lechera. Por lo tanto, si se quiere hacer una prueba de alimentación o sanidad, no se deben de comparar dos grupos de animales en distintas épocas, dado que sería difícil tomar ninguna decisión. La variabilidad y el efecto que tiene la época del año es mucho mayor que el del tratamiento.

En la producción lechera se tienen muchos más factores que influyen en la producción de una granja: patologías, lactancia, manejo, alimentación, genética… Es muy importante relacionar todos estos factores para poder sacar conclusiones que sean útiles.

HIPRASTATS está formado por un equipo de cinco veterinarios, biólogos, estadísticos y matemáticos que complementamos nuestro conocimiento, para poder orientar a nuestros clientes y asesorarles en la gestión de sus datos. Saber qué es lo que necesitan, qué es lo que quieren, qué datos tienen disponibles y poder realizar un estudio con ellos y ayudarles a sacar conclusiones.

El tipo de datos depende del objetivo de cada cliente y de sus necesidades. Generalmente trabajamos con datos sanitarios, productivos o datos de instalaciones. Todo ello se evalúa de forma conjunta y, una vez tenemos los datos filtrados y conociendo las inquietudes o los objetivos de cada cliente, saber qué ocurre en cada granja y obtener conclusiones.

Un ganadero se preguntaba si era rentable vacunar de pasteurelosis a sus animales. Se diseñó una prueba de campo en la que se vacunó un grupo de 59 corderos y también había un grupo control no vacunado con otros 59 animales, equilibrando los sexos en cada grupo. Se pesó a los animales a los 18 días de edad y después se hacía un seguimiento de sus pesos hasta que se enviaban al matadero a los tres meses. El ganadero tenía la conciencia de que no estaba funcionando la vacuna, puesto que los animales vacunados tenían menor peso.

En primer lugar, se comprobó que había una pérdida de peso de sacrificio, con una diferencia aproximadamente de 800 gramos, que era un 3%, una cifra bastante relevante. Se trata de una diferencia global de 47 kilogramos, con un precio de lonja, había unas pérdidas de 193,50 euros, solamente considerando el peso del sacrificio. Si se tienen 2.000 corderos, se trataría de más de 6.000 euros de pérdidas.

A continuación, se decidió comprobar si había algún sesgo. Se comenzó comparando los pesos al sacrificio, en los que se observó que había bastante variabilidad individual. En el grupo control había un 69% de animales con más de 24 kilogramos, mientras que en el grupo vacunado había un 49%. Se podría pensar que había una diferencia de peso inicial que se arrastró hasta el final de la prueba, pero se comprueba que los pesos iniciales son prácticamente iguales.

Por lo tanto, se deben analizar otros factores que podrían estar implicados en el peso al sacrificio. Teóricamente, son iguales la genética, la época del año, el manejo, la alimentación… Se decide comprobar si ha influido alguna patología y el tipo de parto, porque es una granja que tiene bastante porcentaje de partos dobles.

Analizando las patologías, se observa que el grupo control tiene más animales enfermos que el grupo vacunado, pero no llega a ser significativo y no tiene influencia en el resultado final.

Sobre el tipo de parto, sí que había diferencias significativas, sobre todo entre partos simples y partos triples. Los corderos de partos triples llegan con menos peso a sacrificio en el mismo tiempo de duración del cebadero. Sí que ha podido haber una descompensación del número de animales que se tiene por tipo de parto. De hecho, en el grupo control no había partos triples, que sí que los había en el grupo vacunado con un 12% más. Por lo tanto, se separan los tipos de partos y se compara partos simples con simples y dobles con dobles. No se pueden comparar los partos triples, porque no había en el grupo control.

Con los partos simples, había 660 gramos más en los animales vacunados. Esta granja tenía aproximadamente un 32% de partos simples, que son 640 animales, lo que se traduce en 422,4 kilogramos. En el caso de partos dobles, que son un 62%, serían 1.240 animales y 634,4 kilogramos. Al final, serían aproximadamente más de 1.000 kilogramos si decidiera vacunar. Supondría un beneficio de más de 4.000 euros. Se trata de incrementos brutos, sin tener en cuenta los animales enfermos en cada grupo, ni la alimentación.

En este caso, el retorno de la inversión de la vacuna sería de 1,35 euros. Por lo tanto, por cada euro que se invirtiera en vacunar, retornaría ese euro y además se ganaría 1,35 euros más.

Se llegó a la conclusión de que había un sesgo en la comparativa, que podía influir en la decisión final. Cuando se hacen pruebas, se debe tener claro cuáles son los factores clave que influyen y tener claro que los dos grupos deben ser comparables, porque las conclusiones pueden no ser útiles. Había unas pérdidas potenciales de más de 6.000 euros. La conclusión del estudio fue que el tipo de parto estaba muy asociado al peso de sacrificio. La explicación biológica es que estos corderos ya nacen con algo menos de peso, tienen menor disponibilidad de leche y crecerán menos durante el cebo.

Es muy importante intentar evitar comparar medias simples. Si estoy seguro de que los dos grupos están equilibrados y no hay ningún sesgo, puede hacerse. Si no es así, hay que tener en cuenta los factores que están más relacionados con el indicador que se está evaluando.

HIPRASTATS es un servicio que está a disponibilidad de los clientes para ayudar a gestionar los datos y orientarles para tomar decisiones correctas.

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