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Para comprender y modelar fenómenos complejos, como la pandemia de la covid-19, es crucial disponer de datos suficientes y de calidad. Las frases “mide lo que sea medible y haz medible lo que no lo sea”, frecuentemente atribuida a Galileo Galilei, o “solo sabemos de verdad de qué hablamos cuando somos capaces de medirlo”, de Lord Kelvin, plasman este principio de la ciencia moderna y cobran mayor sentido, si cabe, tras lo vivido durante estos meses. Sin embargo, a lo largo de esta crisis hemos asistido a numerosos episodios de ausencia de datos, cambios en su definición –a lo largo del tiempo o según su procedencia–, o falta de completitud de los mismos. Saber qué tipo de problema se está produciendo en cada momento es imprescindible para corregir, en el análisis estadístico, los sesgos provocados y obtener buenas predicciones.
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