Tabla 1. Defunciones observadas, estimadas y exceso de defunciones por todas las causas, para toda la población, por sesso y por grupos de edad. España, del 13 de marzo al 22 de mayo de 2020.
Informe MoMo 28 de mayo
poblacion | obsN | estN | excN | exc% |
todos | 120760 | 77746 | 43014 | 55.3 |
hombres | 59889 | 39052 | 20836 | 53.4 |
mujeres | 57665 | 37076 | 20589 | 55.5 |
edad<65 | 13178 | 11026 | 2152 | 19.5 |
edad65-74 | 15783 | 10832 | 4952 | 45.7 |
edad>74 | 91798 | 56340 | 35458 | 62.9 |
Informe MoMo 28 de julio
poblacion | obsN | estN | excN | exc% |
todos | 120769 | 76831 | 43938 | 57.2 |
hombres | 60595 | 38696 | 21899 | 56.6 |
mujeres | 59195 | 37093 | 22102 | 59.6 |
edad<65 | 13253 | 10860 | 2394 | 22.0 |
edad65-74 | 15817 | 10783 | 5034 | 46.7 |
edad>74 | 91699 | 54810 | 36890 | 67.3 |
Temas que atufan:
- Que dos meses después te den datos del mismo período de tiempo, no sirve de nada (bueno sí, para que se caigan con todo el equipo)
- La suma de hombres y mujeres ni sumaba en mayo, ni suma en julio (ya tardan los no binarios en llamarme homófobo)
- Hay una diferencia entre un informe y otro de 9 defunciones observadas (no es relevante, pueden ser retrasos). Lo relevante y preocupante son las diferencias en las estimaciones que, encima, hacen modificar los excesos en números absolutos y porcentaje (y además a la baja, si fueran estimaciones al alza, se entenderían porque podría significar que se ha afinado más la estimación porque se han tenido en cuenta más factores)
Así que como conclusión:
- Para ver la evolución de la esa época en el 2020 de la que yo le hablo, estaría ver que el período de observación (o sobre el que hacer la tabla) fuera desplazándose en el tiempo
- Si los cambios están en las estimaciones y no en las observaciones, toda la currada que se pegan haciendo informes cada semana, se va a la hez, pues para mi, después de descubrir esto, el MoMo carece de sentido y no pienso usarlo más como fuente de información