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Ética y Limitaciones

Responsible use guidelines · Known limitations · Data quality framework

⚖️ Marco Ético

Todos los datasets se recopilan de fuentes oficiales públicas (OMS, OPS, institutos nacionales de estadística) bajo políticas de acceso abierto. No se incluyen datos a nivel individual — todas las variables son indicadores poblacionales agregados. La privacidad personal no puede verse comprometida por estos datasets.

🎯 Uso Previsto

Estos datasets están diseñados para investigación académica, análisis de políticas, planificación de salud pública y fines educativos. NO están previstos para: diagnóstico clínico individual, segmentación comercial de individuos, discriminación basada en características demográficas, ni ninguna aplicación que pueda dañar a las poblaciones descritas.

⚠️ Limitaciones Conocidas

1. Vacíos temporales: algunos países tienen datos faltantes para años específicos debido a conflictos, inestabilidad política o reporte incompleto. Los valores faltantes se codifican como NA. 2. Heterogeneidad de fuentes: a pesar de los esfuerzos de armonización, algunas variables pueden no ser perfectamente comparables entre países. 3. Falacia ecológica: las asociaciones a nivel agregado no implican causalidad individual. 4. Incertidumbre en proyecciones: las proyecciones asumen continuación de tendencias observadas.

🔍 Calidad de Datos

La calidad de datos se clasifica en tres niveles: Alta (fuente primaria oficial, cobertura completa), Media (valores estimados o interpolados, cobertura parcial), Baja (indicadores proxy o datos más antiguos). Los indicadores de calidad se incluyen en cada dataset como la variable 'data_quality'.

📊 Reconocimiento de Sesgos

Los países con sistemas estadísticos más robustos (Chile, Uruguay, Argentina, España) tienden a tener calificaciones de calidad de datos más altas. Esto puede crear diferencias aparentes que reflejan parcialmente la calidad de medición más que diferencias poblacionales reales.

🔄 Compromiso de Reproducibilidad

Todo el código de análisis está disponible en carpetas /analysis/. Todos los datasets están versionados con DOIs. Todas las transformaciones están documentadas en METHODOLOGY.md.

📬 Reportar un Problema

Si identifica un error, inconsistencia o preocupación ética: abra un issue en GitHub en github.com/juanmoisesd o envíe un correo a juanmoises.delaserna@unir.net.