La incertidumbre en un cambio de probabilidad indica cuánto permite afirmar la evidencia y bajo qué supuestos. No equivale automáticamente a desconocer todo ni a demostrar ausencia de influencia. Una atribución puede mostrar una señal clara y, al mismo tiempo, tener una magnitud difícil de precisar. Esta guía explica intervalo de confianza, datos escasos, dependencia, modelos y contrafactuales. Incluye cinco casos reales, ocho ejercicios sintéticos y límites de interpretación para un evento compuesto y para separar peligro de vulnerabilidad y daños.

Qué cantidad tiene incertidumbre

Para el mismo evento E y pC positiva, RR = pF / pC compara probabilidades factual y contrafactual. Δp = pF − pC mide cambio absoluto. Ambas necesitan definición de variable, región, duración, umbral y oportunidades. Puede haber incertidumbre sobre cada probabilidad, sobre su dependencia y sobre la comparación causal. Un evento tan raro que apenas aparece en las simulaciones es difícil de cuantificar. Cambiar E o el contrafactual puede cambiar la pregunta, además de alterar el resultado numérico.

De dónde vienen los rangos

Hay limitaciones de medición, cobertura y homogeneidad; muestreo finito; procesos mal representados; decisiones sobre la cola y el contrafactual. Más simulaciones ayudan a muestrear, sin reparar automáticamente un sesgo común. Un intervalo de confianza se interpreta mediante el procedimiento que lo construye y sus supuestos. No significa por sí solo una probabilidad posterior sobre el parámetro. Un rango de sensibilidad entre decisiones distintas tampoco es automáticamente ese intervalo. Comprobar siempre método, nivel nominal, alcance y si el rango incorpora solo parte de la incertidumbre.

Checklist para leer una estimación

• Evento y comparación causal identificados.
• Probabilidad, diferencia o razón correctamente distinguidas.
• Tipo de intervalo, nivel y supuestos declarados.
• Dependencia y fuentes de incertidumbre revisadas.
• Sensibilidades y límites estructurales visibles.
• Peligro separado de exposición, vulnerabilidad e impacto.

Cinco casos reales documentados

Media anual británica de 2022

Met Office comunicó en 2023 que una media anual británica de 10°C era alrededor de 160 veces más probable por influencia humana. Es una estimación para ese índice y análisis; no un intervalo publicado en ese titular ni una RR de la ola de calor de julio.

Noroeste norteamericano de 2021

WWA informó un factor de al menos 150 para el calor regional, condicionado a evento muy raro sin nuevas no linealidades. La rareza y el extremo fuera del registro dificultaban precisar la magnitud. El límite inferior no es una estimación exacta del factor.

Lluvias de Pakistán de 2022

La OMM resumió que variabilidad y limitaciones de modelos dificultaban cuantificar la influencia, especialmente en el máximo de sesenta días del Indo. El análisis de cinco días en Sindh y Balochistán era distinto. No identificar una cifra precisa no demuestra efecto nulo.

Sequía amazónica de 2023

WWA comparó sequía de precipitación y sequía con demanda evaporativa, con índices distintos. También documentó vulnerabilidad de comunidades. Una cifra del peligro no representa automáticamente pérdidas ni debe trasladarse de un índice al otro.

Texas de marzo–agosto de 2011

Paciorek estudia temperatura y lluvia promediadas sobre Texas y muestra que conteos, modelos de extremos e intervalos requieren atención. No se recalculan aquí sus RR ni se convierten sus figuras en datos propios.

Dependencia y evento compuesto

Las probabilidades factual y contrafactual pueden tener errores relacionados. Combinar sus extremos como si fueran independientes puede producir un rango que no representa los estados compatibles del análisis. Para calor y sequedad simultáneos, los mapas marginales tampoco identifican la probabilidad conjunta. La duración, coincidencia y región forman parte del evento compuesto. Comprobar qué dependencias se conservan al remuestrear y cuáles se asumen. Si faltan datos sobre ellas, declarar la limitación en vez de sustituirla por una precisión aparente.

Límites de interpretación

Que un intervalo incluya RR uno no prueba ausencia de efecto; tampoco permite afirmar un aumento inequívoco al nivel considerado. Un intervalo estrecho no elimina sesgos compartidos o errores de definición. Un resultado condicionado a circulación o estado oceánico no describe automáticamente toda la frecuencia de episodios. La atribución del peligro no determina impactos: exposición, vulnerabilidad y respuesta pueden cambiar. Mantener esas condiciones al comunicar y evitar trasladar un resultado regional a una calle o uno retrospectivo al pronóstico de mañana.

Ocho verificaciones independientes

Los ocho ejercicios son sintéticos, separados de las cifras publicadas en los casos reales. Un rango sin nivel o método indicado no se presenta como intervalo de confianza.

1. Sintético: transformar un rango dado. RR central tres y rango admisible [1,4; 8] dan incremento central 200 % y rango [40 %; 700 %]. La transformación no añade un nivel de confianza ausente ni prueba una probabilidad de causalidad individual.
2. Sintético: rectángulo de posibilidades. pF puede estar entre 0,08 y 0,12 y pC entre 0,02 y 0,04, permitiendo cualquier combinación. Δp queda entre 0,04 y 0,10 y RR entre dos y seis. Son límites del conjunto supuesto, sin cobertura estadística asignada.
3. Sintético: estados relacionados. Solo se admiten pares (pF; pC) de (0,08; 0,02), (0,10; 0,025) y (0,12; 0,03). Todos dan RR cuatro. Ignorar el emparejamiento permitiría artificialmente razones de 2,666667 a seis. La relación entre estimaciones importa.
4. Sintético: intervalo en escala logarítmica. Se impone log natural de RR estimado igual a log dos y error estándar 0,40, con aproximación normal. Exponenciar log dos ± 1,96 × 0,40 da intervalo aproximado nominal del 95 % [0,913152; 4,380431]. Incluye uno y es asimétrico; no es posterior ni cobertura climática validada.
5. Sintético: bootstrap con ceros. Factual y contrafactual son [1; 0]. Remuestrear dos valores de cada muestra independientemente produce dieciséis combinaciones equiprobables. Cuatro tienen denominador cero: tres razones infinitas y una 0/0 indefinida. Borrarlas elimina un cuarto de las combinaciones y cambia la distribución considerada.
6. Sintético: evento compuesto no identificado. Probabilidades de calor 0,20 y sequedad 0,30 permiten una conjunta entre cero y 0,20. Multiplicarlas da 0,06 solo bajo independencia. Las dos marginales no fijan la coincidencia ni su cambio entre mundos.
7. Sintético: peligro y vulnerabilidad. Mil unidades expuestas y probabilidades factual/contrafactual del peligro 0,04/0,02. Si la fracción de daño por evento es 0,10/0,20, los daños esperados son cuatro y cuatro unidades. RR del peligro dos, razón de impactos uno. Cambió la respuesta; no se ha aislado una atribución climática del daño.
8. Sintético: incertidumbre común. Cada estimación contiene un término común B de media cero y varianza 0,09 y un error individual independiente de varianza 0,16, independiente de B. La media de cuatro tiene varianza 0,13; la de dieciséis, 0,10. Al aumentar el número, la desviación no baja de 0,30. Repetir no elimina el componente compartido.

Errores y frases más fieles

No convertir «al menos» en una cifra exacta ni la dispersión entre modelos en intervalo de confianza automático. No eliminar valores problemáticos del bootstrap sin explicar qué cambia. Evitar «hay 95 % de probabilidad de que el parámetro esté aquí» si solo existe un intervalo frecuentista. Es preferible explicar qué evento se estudió, qué cambió, qué incertidumbres se cuantificaron y cuáles permanecen abiertas. Una conclusión honesta puede ser firme sobre el signo y prudente sobre la magnitud, cuando la evidencia sostiene esa distinción.

Glosario y lectura útil

Muestreo: variación por disponer de información limitada. Sesgo: desviación sistemática. Intervalo de confianza: resultado de un procedimiento con propiedades de repetición bajo supuestos. Sensibilidad: variación al cambiar decisiones justificadas. Vulnerabilidad: propensión a sufrir consecuencias. Leer esos elementos junto al evento conserva el significado del resultado y ayuda a reconocer tanto la evidencia disponible como lo que aún no está identificado.

Fuentes y lecturas recomendadas

• Met Office: atribución de la temperatura media anual británica de 2022
• WWA: calor norteamericano de 2021 y límites de cuantificación
• OMM: incertidumbre del estudio de lluvias de Pakistán de 2022
• WWA: definiciones e impactos de la sequía amazónica de 2023
• Paciorek, Stone y Wehner: intervalos y limitaciones estadísticas de RR
• IPCC: enfoques y límites de la atribución de extremos

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