Se ha elaborado software en R y en Python para los métodos propuestos en los diferentes objetivos. Se ha realizado una librería R para estimación en encuestas no probabilísticas (NonProbEst). Se ha realizado también una librería en Python . (INPS).
Colaboración con Statistics Canada. Investigadores Jean-François Beaumont, Keven Bosa, Joanne Charlebois y Kenneth Chu. Durante la estancia online de investigación, se investigó la aplicación de la técnica de suavizado de pesos (Weight smoothing) en el contexto de las encuestas no probabilísticas con múltiples variables de interés, donde la ponderación de los individuos se hace mediante técnicas de predicción de propensidades, ajenas a cualquier tipo de diseño muestral. Se realizaron dos estudios de simulación, con datos ficticios y reales, y los resultados mostraron que el suavizado de pesos proporciona estimadores más eficientes que el caso sin suavizar cuando las covariables empleadas para la predicción de propensidades no están relacionadas con la variable objetivo. Los resultados quedaron reflejados en el artículo: Ferri-García, R., Beaumont, J. F., Bosa, K., Charlebois, J., & Chu, K. (2021). Weight smoothing for nonprobability surveys. TEST, 1-25. DOI. Statistics Canada proporcionó una base de datos anonimizada con una encuesta real para la realización de las simulaciones.
Colaboración con la universidad de Perugia. Investigadora Maria Giovanna Ranalli. Durante la estancia presencial de investigación se investigó el uso de técnicas modernas de aprendizaje automático para mejorar la estimación en áreas pequeñas. En particular, se realizó un estudio con datos reales sobre el contenido de carbono en distintos tipos suelos naturales, cuya correcta predicción es de gran interés para la lucha contra el cambio climático. En dicho estudio se demuestra que el uso de modelos avanzados como XGBoost en combinación con técnicas como preprocesamiento y transformación de datos, optimización de hiperparámetros y validación cruzada son de gran utilidad a la hora de mejorar significativamente los resultados.
Se ha empezado a colaborar con investigadores de salud en la Universidad del País Vasco, Agencia de Salud Pública de Barcelona, la Universidad de Valencia, el Gobierno de la Comunidad Valenciana, ISGlobal y la Universidad de Girona en un proyecto multicéntrico a partir de encuestas poblacionales de salud (proyecto DAS-EP) en el que algunas de las técnicas desarrolladas en el proyecto serán usadas para reponderar datos en las diversas encuestas que componen el estudio.
Colaboración con la Escuela Andaluza de Salud Pública y el Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía. Hemos colaborado con estas dos instituciones en el diseño y análisis estadístico del estudio longitudinal de Real-World Data con Encuesta panel Sanitaria y SOCial (ESSOC). La Encuesta Sanitaria y SOCial (ESSOC) es un proyecto de investigación que surge ante la necesidad de comprender el impacto de la COVID-19 en la población general andaluza y, especialmente, en aquella con mayor riesgo de vulnerabilidad. La ESSOC recoge información sobre la evolución de características del estado de salud, socioeconómicas, psicosociales, conductuales, laborales, medioambientales y clínicas; tanto de la población general como de colectivos vulnerables. El estudio integra datos de distintas fuentes basadas en encuestas y registros clínicos, epidemiológicos, poblacionales y ambientales. Las encuestas se han realizado mediante un diseño de encuesta panel por superposición. Para poder financiar las últimas olas de la encuesta concursamos a la convocatoria pública Fondo SUPERA COVID-19 de Universidades Santander, la Conferencia de Rectores de Universidades Españolas (CRUE), y Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) junto con la Universidad de Girona, la EASP y la Universidad de Granada y se nos financio una de las olas de esta encuesta a través del proyecto IMPacto y SEROprevalencia de la enfermedad COVID-19.
Se han realizado dos contratos con empresas a través de la OTRI de la UGR: Nombre: Asesoramiento en metodologías de investigación por muestreo y desarrollo de técnicas estadísticas con aplicación a Real-Word Data y a la visualización de resultados Organismo: Escuela Andaluza de Salud Pública Responsable: Rueda-García, María Del Mar Fecha inicio: 01/07/2022 Fecha fin: 31/12/2022 Cantidad (EUROS): 7.381,00€ Nombre asesoramiento en metodologías de investigación por muestreo para la Encuesta Andaluza de Salud y Desarrollo de técnicas estadísticas con aplicación a Real World Data Organismo: Escuela Andaluza de Salud Pública Responsable: Rueda-García, María Del Mar Fecha inicio: 01/11/2019 Fecha fin: 31/2/2020
