¿Cómo mejorar la precisión en el análisis de datos cuando algunas observaciones están parcial o totalmente ausentes por estar fuera de los límites de detección? Ese fue el eje central de la tesis doctoral de la Ph.D. Katherine Loor, docente de la Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas (FCNM), reconocida entre las tres mejores en la 69º Reunión Anual de la Sociedade Internacional de Biometria de Brasil (RBras) y el 21º Simposio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica (SEAGRO), organizados por la Universidade Federal do Espíritu Santo (UFES).
Su investigación aborda el desarrollo y aplicación de modelos estadísticos para datos censurados, un problema común en múltiples áreas como la medicina, el monitoreo ambiental, la biología y la agronomía. “La censura ocurre, por ejemplo, cuando los instrumentos de medición no detectan valores por debajo o por encima de ciertos umbrales, lo que limita el análisis con métodos tradicionales”, explicó la profesora Loor.
El camino no estuvo exento de dificultades. “El desafío no fue únicamente computacional, en términos de implementación algorítmica, sino también metodológico. En varias ocasiones, los escenarios simulados no representaban adecuadamente las situaciones reales, lo que me obligó a replantear por completo el enfoque. Cada nueva simulación tomaba días, mientras el reloj seguía corriendo”, relató la docente
El esfuerzo, sin embargo, dio frutos. Su tesis fue seleccionada entre las tres mejores de un total de doce propuestas presentadas.
“Ese reconocimiento representó una validación del esfuerzo que dediqué durante años: las largas horas de estudio, programación, revisiones interminables, los momentos de duda, los bloqueos creativos… todo eso, sin mencionar los muchos problemas personales que atravesé en el camino. Recibir este reconocimiento me dio la certeza de que mi contribución tiene valor dentro de la comunidad estadística, y renovó mi motivación para continuar investigando”, afirmó.
El premio distingue la calidad, originalidad y relevancia científica de los trabajos presentados. La evaluación se realizó bajo criterios rigurosos que incluyeron la solidez teórica y metodológica, la aplicabilidad del enfoque propuesto y su contribución al avance de la estadística aplicada.
La profesora Loor también expresó su agradecimiento a sus directores de tesis, esposo, colegas y todas las personas que la apoyaron durante el proceso.
Las contribuciones de esta investigación abren nuevas posibilidades para mejorar los análisis en múltiples áreas. En estudios ambientales, los modelos desarrollados permiten obtener estimaciones más precisas sobre los niveles de contaminación del aire o del agua, incluso cuando los valores reales no son observables o caen fuera de los rangos de detección de los equipos.
En medicina, estos enfoques son aplicables al análisis de biomarcadores, diagnósticos clínicos y estudios epidemiológicos que presentan datos parcialmente observados. Además, los códigos correspondientes a los métodos propuestos han sido desarrollados en lenguaje R y se encuentran disponibles para su libre uso por parte de la comunidad académica a través del repositorio oficial CRAN (Comprehensive R Archive Network).
Finalmente, compartió un mensaje para los jóvenes investigadores: “Mi principal consejo para quienes se inician en la investigación, sin importar su área, es que cultiven tanto el rigor como la curiosidad: estudien con profundidad la teoría, pero no pierdan de vista las aplicaciones reales. No teman enfrentarse a problemas difíciles o a enfoques poco convencionales, pues es justamente allí donde suelen surgir las contribuciones más valiosas”.
Desde la FCNM celebramos con orgullo este logro, que refleja la excelencia académica y el compromiso de nuestros docentes con la investigación científica de impacto.
