Il passaggio del bollettino dei dati Covid da giornaliero a settimanale rischia di avere ripercussioni sull'analisi statistica dell'andamento dell'epidemia di Covid-19 in Italia, rendendo più difficile individuare tempestivamente l'insorgenza di focolai e costruire modelli più dettagliati: lo rileva lo statistico Livio Fenga, senior lecturer del Centro di analisi, simulazione e modelli (CSAM) dell'università britannica di Exeter, a proposito della decisione del ministero della Salute di pubblicare il Bollettino dei dati con una frequenza settimanale e non più quotidiana.
"Pur non entrando nel merito della decisione adottata dal Governo, si osserva che la discontinuità introdotta in termini di frequenza di rilascio dei dati relativi al Covid 19, da giornaliera a settimanale, presenta in termini di analisi dei dati, degli aspetti critici", dice Fenga all'ANSA. "Se da un lato il dato a frequenza settimanale è generalmente più stabile, essendo meno prono a incorporare, ad esempio, fluttuazioni rapide e anomalie nei dati stessi, d'altra parte, in molti casi, questa informazione risulta preziosa per migliorare la comprensione del fenomeno ed implementare modelli matematici ad hoc, ovvero disegnati per catturare e modellizzare tali elementi".
Fenga osserva inoltre che "l'analisi dei dati e la costruzione di modelli matematici a frequenza settimanale è sempre possibile a partire dai dati giornalieri, mentre l'opposto non è vero. Questo, ad esempio, riduce la portata di modelli statistici chiamati 'multifrequenza' e che si basano su diverse scale di risoluzione". Secondo l'esperto "tagliare la frequenza giornaliera significa poi escludere dall'analisi preziosi indicatori statistico-matematici che proprio sulla variabilità hanno il loro fondamento. Anche le funzioni entropiche, fondamentali ad esempio per la stima del 'passaggio' del virus da una regione all'altra, vedrebbero ridotta la loro portata informativa".
Sotto il profilo scientifico-metodologico, inoltre, "indisponibilità dei dati giornalieri comporterà necessariamente una revisione dei modelli matematici utilizzati fino a questo momento, dovendosi necessariamente confrontare con un cambiamento strutturale del dato di riferimento".
Lo statistico osserva infine che "registrare numeri bassi di casi Covid, non significa che un fenomeno non lo si debba studiare al massimo livello di dettaglio e precisione possibile. Ma la cosa forse più importante da sottolineare - conclude Fenga - è che, a frequenze settimanali, diventerebbe difficile, se non impossibile, la stima precoce dell'insorgenza di focolai e di nuove varianti , così come la costruzione di indicatori per la stima del ritardo fra il numero dei positivi e quello degli ospedalizzati.
Questo anche in virtù delle dichiarazioni del presidente Mattarella che solo pochi giorni fa ricordava che il Covid non è ancora sconfitto: un chiaro invito alla prudenza, quella del nostro presidente della Repubblica".
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