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4.3.2. Regresiones OLS La regresión global de mínimos cuadrados ordinarios u OLS por sus siglas en inglés se utiliza para generar una predicción o moderlar una variable dependiente en términos de sus relaciones con un conjunto de variables explicativas (ESRI, 2018). Se escogío este tipo de análisis para poder evaluar si las variables climáticas pueden predecir la variable de número de casos en determinada comuna de la ciudad de Villavicencio. Los resultados de las regresiones OLS están organizados por secciones donde se muestra inicialmente un resumen de los datos que se incluyeron y posteriormente una sección para los resultados de cada trimestre. Para la regresión espacial se realizaron regresiones OLS para los 4 trimestres del 2018, aquellos resultados se sugirieran colinealidad entre las variables se pueden observar el los anexos, se descarta una de estas variables y se vuelve a correr el modelo.
Tabla 24. Datos de dengue geocodificados y su porcentaje para el año 2018 2018
Datos geocodificados
Porcentaje
1er Trimestre
290
278
96%
2do Trimestre
940
903
96%
3er Trimestre
759
705
93%
4to Trimestre
673
614
91%
Total anual
2662
Es importante tener en cuenta que para realizar una regresión espacial se deben cumplir con determinados supuestos, deberían tener por lo menos dos observaciones para cada variable para capturar la variación cruda. Para obtener resultados consistentes se deben tener 32 observaciones para cada variable, los datos de buena calidad reflejarán una verdadera variabilidad. Como en este caso se tienen 9 zonas (8 comunas y la zona rural) se nesecitarían para cada año o trimestre, según la regresión realizada 288 observaciones (9 zonas x 32). Por lo cual se cumpliría con los supuestos para 2do, 3cer y 4to trimestre.
