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precipitación o muy baja como se mencionó anteriormente, por lo cual se realiza un corte de todos los rasters con la extensión de los límites de las comunas (ver Figura 3). Debido a la no accesibilidad a las variables de temperatura y humedad relativa, se recurre a los datos obtenidos y modelados por WorldClim a nivel mensual para la variable de temperatura (máxima y mínima). Se generan los raster trimestrales para cada variable, realizando la sumatoria de los tres meses para la precipitación acumulada y el promedio para la temperatura máxima o mínima. Para la simbología de los raster de estas variables climáticas se determinó el valor mínimo y máximo para todos los trimestres y se generaron intervalos iguales. 3.3.3. Análisis de correlación Posteriormente se evaluó la correlación de las variables con la presencia de los casos trimestralmente para el año 2018 a través de una regresión de mínimos cuadrados ordinarios o OLS por sus siglas en inglés (Ordinary least squares). El análisis de regresión permite entender que factores contribuyen a un fenómeno y determinan la medida en que cada factor contribuye a ese fenómeno. Para realizar esta regresión se realizó el siguiente procedimiento (1) se identificaron que se deseaba analizar, intentando resolver la pregunta ¿Las variables climáticas pueden explicar la variabilidad de los casos del dengue en Villavicencio?; (2) se identificaron las variables explicativas potenciales, en este caso precipitación y temperatura; (3) se corrió el análisis de regresión por medio de mínimos cuadrados ordinarios (OLS); (6) se evalúan los seis chequeos estadísticos; por último se testea el impacto geográfico que tienen estas variables. Para realizar el proceso de regresión se hizo una preparación de los datos para que sirvieran como insumos, el modelo OLS realizado en ArcGIS pro requiere que todos los datos se encuentren en una misma capa. Para los datos de dengue se realizó un proceso de resumir dentro (Summarize within) en el cual se asignó a los polígonos el número de casos presentes para cada trimestre. Para los datos climáticos, luego de que ya se tenían los raster para cada trimestre de precipitación acumulada y temperatura promedio se realizaba una estadística zonal, donde se asignó el valor promedio del raster a cada polígono por cada variable. Luego que ya se obtienen todos los datos en una misma capa se procede a realizar la regresión.
