Vinculación de Registros: Desafíos y Métodos

Muchos investigadores enfrentan el desafío de emparejar registros de diferentes fuentes de datos. Esto es especialmente cierto cuando no hay identificadores únicos disponibles, como números de seguro social. En estos casos, se utilizan algoritmos de Vinculación de registros para identificar entidades superpuestas. Estos algoritmos a menudo dependen de información parcial, lo que puede llevar a que falten registros que realmente deberían estar juntos o a enlaces incorrectos entre registros que no lo están.

Como los Errores en la vinculación de registros suelen ignorarse, los investigadores pueden terminar con estimaciones sesgadas o excesivamente precisas de las asociaciones que estudian. Nosotros vemos la vinculación de registros como un problema de datos faltantes y explicamos los diferentes mecanismos que afectan cómo analizamos archivos vinculados. Basándonos en la literatura existente sobre datos faltantes, clasificamos los métodos estadísticos utilizados en archivos vinculados en tres tipos principales: métodos de máxima verosimilitud y bayesianos, métodos de Imputación y métodos de ponderación. Resumimos las fortalezas y debilidades de estos métodos y evaluamos su rendimiento a través de una variedad de simulaciones.

#Vinculación de Registros en Diferentes Campos

En el ámbito de la salud y las ciencias sociales, los datos sobre individuos a menudo están dispersos en múltiples archivos. Para analizar las relaciones dentro de estos datos, los investigadores necesitan vincular registros que representen a la misma persona. Cuando no hay identificadores únicos disponibles debido a leyes de privacidad, los investigadores deben confiar en variables semi-identificativas como nombres y direcciones para hacer estas conexiones.

La vinculación de registros, a veces llamada emparejamiento de datos o resolución de entidades, es un método estadístico utilizado para encontrar registros que pertenecen a la misma persona a través de varios archivos. Esta técnica tiene muchas aplicaciones, incluyendo epidemiología, salud, estadísticas oficiales y estudios de derechos humanos.

Hay dos tipos principales de métodos de vinculación de registros: determinísticos y Probabilísticos. Los métodos determinísticos se basan en tipos específicos de coincidencias y pueden vincular registros con precisión cuando los datos son limpios y consistentes. Sin embargo, si hay errores tipográficos o variaciones en la forma en que se registran los nombres y direcciones, estos métodos pueden fallar. Por otro lado, los métodos probabilísticos evalúan la probabilidad de que dos registros sean de la misma persona. Estos métodos pueden utilizar diversas técnicas, incluidos modelos de mezcla y algoritmos de clasificación.

#Desafíos con la Vinculación Probabilística

Los enfoques de vinculación probabilística a menudo hacen suposiciones sobre la independencia de las variables de vinculación. Por ejemplo, un enfoque común es el modelo de mezcla. Este modelo simplifica los cálculos a través de suposiciones de independencia. Los críticos de este método señalan que puede introducir subjetividad, particularmente al determinar los umbrales para vincular registros.

La vinculación probabilística también puede abordarse como un problema de predicción, donde se utilizan algoritmos de clasificación para predecir si dos registros representan la misma entidad. Estos algoritmos requieren datos de entrenamiento con enlaces conocidos para hacer predicciones precisas. Cuando tales datos no están disponibles, los investigadores pueden usar métodos no supervisados, aunque su efectividad puede variar según los cálculos de distancia utilizados.

En nuestro artículo, nos centramos exclusivamente en la vinculación probabilística de registros donde no hay datos de entrenamiento disponibles. Los enlaces perdidos o incorrectos pueden afectar significativamente los análisis de archivos vinculados, llevando a sesgos e ineficiencias. Proponemos un marco de datos faltantes para analizar errores de vinculación y delineamos varios métodos inferenciales que tienen en cuenta estos errores.

#Marco y Definiciones

Para sentar las bases de nuestro análisis, comenzamos con algunas definiciones. Consideremos dos archivos de datos con ( n_1 ) y ( n_2 ) registros. Denotamos el número de registros que son comunes a ambos archivos como ( m ). Cada registro tiene un conjunto de variables de vinculación, y hay variables que son exclusivas para cada registro en sus respectivos archivos.

El objetivo de la vinculación probabilística es identificar los ( m ) registros superpuestos utilizando las variables de vinculación disponibles. Cada par de registros se categoriza como un enlace (indica que representan la misma entidad) o como un no-enlace. Definimos una estructura de vinculación utilizando una representación de matriz binaria donde un par de registros se marca como vinculado o no.

#El Modelo Fellegi-Sunter

Uno de los modelos populares para estimar estructuras de vinculación es el modelo Fellegi-Sunter (FS). Este método considera que los pares de registros provienen de una mezcla de enlaces y no-enlaces. Para evaluar la similitud entre registros, se construyen vectores de comparación. Estos vectores clasifican el acuerdo sobre variables de vinculación en varios niveles, indicando cuán de cerca coinciden los registros.

El modelo FS requiere estimar los pesos asignados a cada par de registros, un proceso que generalmente se realiza utilizando el algoritmo de Expectativa-Maximización (EM). Este procedimiento produce estimaciones que permiten a los investigadores clasificar pares de registros como enlaces, no-enlaces o posibles enlaces basados en umbrales establecidos.

Sin embargo, este método a menudo conduce a clasificaciones independientes de pares de registros, lo que podría resultar en vinculaciones erróneas de muchos a uno. Existen varias extensiones y modificaciones al modelo FS, destinadas a mejorar su capacidad para tener en cuenta la dependencia y los datos faltantes.

#Tipos de Errores de Vinculación

Al aplicar métodos de vinculación probabilística, hay dos tipos principales de errores que pueden ocurrir: enlaces falsos y no-enlaces falsos. Un enlace falso ocurre cuando se vinculan incorrectamente dos registros de diferentes entidades. Esto puede distorsionar las asociaciones estimadas en análisis posteriores. Por ejemplo, en modelos de regresión, los enlaces falsos pueden llevar a un sesgo hacia abajo en las estimaciones de los coeficientes.

Los no-enlaces falsos surgen cuando registros que en realidad representan la misma entidad no están vinculados. Esta situación reduce el número de registros disponibles para análisis, disminuyendo así el poder estadístico y aumentando la variabilidad en las estimaciones. Estos errores también pueden llevar a sesgos de selección, donde grupos específicos de registros tienen menos probabilidades de ser vinculados y, por lo tanto, son excluidos del análisis.

El grado de errores de vinculación depende en gran medida de la calidad y confiabilidad de las variables de vinculación. Podemos cuantificar la capacidad de una variable de vinculación evaluando su confiabilidad (la probabilidad de que sea similar cuando dos registros son enlaces) y su poder discriminatorio (la probabilidad de que sea similar cuando dos registros no son enlaces). Una baja confiabilidad a menudo corresponde a una mayor ocurrencia de no-enlaces falsos.

#Técnicas de Preprocesamiento: Bloqueo

Cuando se trata de archivos de datos grandes, comparar cada par de registros se vuelve inviable y puede llevar a aún más errores. Para abordar esto, se emplea una técnica llamada bloqueo determinístico. Esto implica comparar solo registros que coinciden en variables de bloqueo específicas y altamente confiables. Cualquier registro que no esté de acuerdo en estas variables se clasifica automáticamente como no-enlace.

Elegir el tamaño óptimo para los bloques es crucial. Los bloques grandes pueden aumentar el espacio de comparación, pero puede que no proporcionen mejor eficiencia o precisión. Por el contrario, si los bloques son demasiado pequeños, se podrían perder enlaces genuinos. Los investigadores han propuesto varias estrategias para optimizar el bloqueo, incluyendo el uso de datos de entrenamiento y combinaciones de enfoques determinísticos y basados en datos.

Otro método, el bloqueo probabilístico, intenta inferir tanto el esquema de bloqueo como los parámetros de vinculación simultáneamente. Este enfoque puede ayudar a propagar las incertidumbres relacionadas con el bloqueo en el análisis estadístico general.

#Análisis Post-Vinculación: Avanzando

Una vez que dos archivos están vinculados, la investigación a menudo continúa con el objetivo de estimar asociaciones poblacionales. Un método común para resumir estas asociaciones es describir la media condicional basada en los enlaces identificados. Otra opción incluye usar varias técnicas estadísticas como coeficientes de correlación o análisis multivariado.

En situaciones donde las variables de vinculación no están completamente observadas, el estado de vinculación puede tratarse como una variable latente discreta que explica los datos observados. Esta perspectiva impulsa la inferencia utilizando métodos basados en la verosimilitud o marcos bayesianos que toman en cuenta tanto los datos observados como los faltantes.

#Entendiendo los Mecanismos de Vinculación

Un mecanismo de vinculación explica cómo la estructura de vinculación se relaciona con las variables en los archivos individuales. Hay paralelismos entre los mecanismos de datos faltantes y los mecanismos de vinculación. Definimos varios mecanismos de acuerdo con cómo la vinculación podría funcionar cuando cierta información es conocida o desconocida.

• Vinculación Fuertemente No Informativa (SNL): Este mecanismo sugiere que el estado de vinculación no depende de variables exclusivas en ninguno de los archivos. Se puede comparar con la situación de faltantes al azar en la literatura de datos faltantes.

• Vinculación No Informativa (NL): Aquí, el estado de vinculación depende de las variables de vinculación pero no de las variables de resultado. Este escenario es análogo a la falta de información al azar.

• Vinculación Débilmente No Informativa (WNL): En este caso, la estructura de vinculación depende de variables observadas, similar a la vinculación no informativa.

• Vinculación Informativa (IL): El estado de vinculación depende de variables no observadas que pueden sesgar las inferencias posteriores a la vinculación. Esto es similar a la situación de faltantes no al azar.

#Análisis Primario de Archivos Vinculados

El análisis primario ocurre cuando los investigadores realizan tanto la vinculación de registros como el análisis de datos ellos mismos. Esta situación permite al analista tener más control y puede resultar en interpretaciones más precisas. En este contexto, podemos clasificar los métodos inferenciales en tres categorías amplias: métodos de máxima verosimilitud y bayesianos, métodos de imputación y métodos de ponderación.

#Métodos de Máxima Verosimilitud y Bayesianos

Estos métodos se basan en especificar una verosimilitud de datos completa, que trata la información faltante como un parámetro dentro de la función de verosimilitud general. Se sostiene que los parámetros que gobiernan el proceso de vinculación y los que están relacionados con el análisis son distintos. Bajo ciertos mecanismos, esta suposición suele funcionar bien.

#Métodos de Imputación

En este contexto, la imputación se refiere a las formas en que se estima la falta de datos de vinculación utilizando marcos probabilísticos. Al crear conjuntos de datos completos utilizando enlaces imputados, los investigadores pueden analizarlos utilizando métodos estadísticos estándar.

#Métodos de Ponderación

Estos métodos buscan ajustar el sesgo causado por errores de vinculación. Funcionan bajo la suposición de que la vinculación es completa y que el mecanismo de vinculación es no informativo. Al emplear pesos en los modelos, los investigadores pueden intentar obtener estimaciones de parámetros no sesgadas.

#Estudios de Simulación: Probando los Métodos

Para examinar el rendimiento de diferentes métodos de vinculación e inferencia, realizamos simulaciones extensas, creando escenarios que imitan tanto análisis primarios como secundarios de archivos de datos vinculados.

#Diseño de Simulación de Análisis Primario

En este diseño, generamos dos archivos de diferentes tamaños e introdujimos varios niveles de superposición. Se probaron diferentes escenarios de bloqueo, y también manipulamos el poder discriminatorio de las variables de vinculación. Además, introdujimos errores de medición para evaluar cómo estos factores afectaron el rendimiento de varios métodos al estimar coeficientes de regresión.

#Métricas de Evaluación

Evaluamos el rendimiento de los métodos por su sesgo, errores estándar estimados y las tasas de cobertura de intervalos de confianza. A través de simulaciones, observamos cuán efectivamente estos métodos podían estimar parámetros de regresión bajo diferentes condiciones y mecanismos de error.

#Análisis Secundario de Archivos Vinculados

En configuraciones de análisis secundario, los investigadores podrían tener acceso solo al archivo vinculado y no a los datos originales. Esta falta de acceso limita la capacidad del analista para evaluar adecuadamente la calidad de la vinculación. A través de este análisis, exploramos cómo hacer inferencias válidas bajo estas restricciones.

#Diseño de Simulación

Generamos archivos vinculados de tamaños variados y los particionamos en bloques, examinando tanto niveles altos como bajos de errores de vinculación. Para cada escenario, probamos varios métodos de inferencia para ver cómo se desempeñaron dadas las limitaciones del análisis secundario.

#Conclusión: Próximos Pasos en la Investigación

En este artículo, reflexionamos sobre los diversos métodos para analizar archivos de datos vinculados, clasificándolos en tres tipos principales: métodos de máxima verosimilitud y bayesianos, estrategias de imputación y enfoques de ponderación. Delineamos sus respectivas suposiciones y limitaciones, al tiempo que presentamos resultados de evaluación de estudios de simulación.

En general, nuestras simulaciones destacan los factores clave que impactan el rendimiento, notablemente el nivel de superposición y la mecánica de vinculación. Es notable que aún hay espacio para futuras investigaciones, particularmente en extender el análisis post-vinculación más allá de modelos lineales generalizados. Además, examinar la sensibilidad a mecanismos de vinculación alternativos tiene el potencial de mejorar la confiabilidad de las inferencias obtenidas de los datos vinculados.

#Reflexiones Finales

Explorar y desarrollar estos métodos asegura que los investigadores tengan las herramientas necesarias para análisis precisos y significativos de archivos vinculados. Dada la creciente disponibilidad de diversas fuentes de datos, comprender estas metodologías será esencial para los investigadores que buscan generar conclusiones válidas de sus estudios.