Implementação de PCA para avaliação de desempenho dos países frente ao SARS-CoV-2

Abstract

A COVID-19 é uma doença produzida pelo vírus SARS-CoV-2. Esse vírus se espalhou rapidamente pelo mundo, o que levou a Organização Mundial da Saúde a declarálo uma pandemia no dia 11 de março de 2020. Cada país tem adotado diferentes estratégias de contenção e de testagem do vírus, isso e a diferença de condições socioeconômicas dificultam a comparação direta dos números de óbitos. Foi desenvolvida uma metodologia que permitiu avaliar 158 países em relação ao número de óbitos per capita na primeira onda do COVID -19. Primeiramente foi proposta uma metodologia para definir, por meio do número de reprodução, uma janela de tempo, específica para cada país, correspondente à primeira onda. A partir de um conjunto de variáveis demográficas e econômicas publicamente disponíveis, foi analisada a capacidade dessas variáveis de separar os países em grupos com mais ou menos óbitos per capita. Para isso usamos agrupamento por faixas, metodologia inspirada em técnicas da área de engenharia de qualidade. A análise individual levou a conclusões contraditórias no caso de variáveis como PIB e IDH, que foram atribuídas à alta correlação com variáveis demográficas. A técnica de análise de componente principal foi então aplicada para gerar componentes independentes. O resultado final da análise sugere que os números elevados de mortes per capita de alguns países podem ser pela distribuição etária dos mesmos.

COVID-19 is a disease produced by the SARS-CoV-2 virus. This virus spread rapidly worldwide, which led the World Health Organization to declare it a pandemic on March 11, 2020. Each country has adopted different containment and testing strategies for the virus, joined with the different socioeconomic conditions making difficult to compare the numbers of deaths directly. Therefore, a methodology was developed to assess 158 countries in relation to the number of deaths per capita in the first wave of COVID-19. First, a methodology was proposed to define, using the reproduction number, a specific time window for each country corresponding to the first wave. Then, was tested the capability of a set of demographic and economic variables for separate countries into groups with different values of deaths per capita. For this, we use grouping by bands, a methodology inspired by techniques from the field of quality engineering. The individual analysis led to contradictory conclusions in the case of variables such as GDP and HDI, which were attributed to a high correlation with demographic variables. The PCA technique was then applied to generate independent components. The final result of the analysis suggests that the high numbers of per capita deaths in some countries are justified by their age distribution.