Spatial confounding in univariate and multivariate disease mapping: differe

La inferencia acerca de los efectos fijos en un modelo que incorpora efectos aleatorios espaciales se encuentra actualmente en proceso de revisión debido a un fenómeno conocido como confusión espacial. Aunque no existe una definición universalmente aceptada de este fenómeno, se reconoce ampliamente que implica la dificultad de separar los efectos fijos de los efectos aleatorios espaciales. Por lo tanto, al incluir efectos aleatorios espaciales en un modelo de regresión con respuesta normal o en un modelo lineal generalizado, no queda claro si la inferencia sobre los efectos fijos es correcta. En particular, se ha señalado la presencia de sesgo y un aumento en la varianza en el estimador de los efectos fijos en comparación con los modelos que excluyen el término espacial. En este trabajo, presentamos varios métodos propuestos en la literatura para estimar los efectos fijos en modelos espaciales. Nos centraremos específicamente en tres enfoques:  la regresión restringida, el método conocido como "spatial+", y los campos aleatorios gausianos markovianos transformados. Estos métodos se evaluarán en un estudio de simulación. Posteriormente, presentaremos una modificación del método "spatial+" y su extensión a modelos de área multivariantes. Para ilustrar la metodología, utilizaremos los casos de muertes por dote en Uttar Pradesh, India, en el año 2001, y realizaremos un análisis conjunto de las muertes por dote y las violaciones ocurridas en el citado año en el mismo distrito indio.