La falta de datos sobre capturas de peces es un problema común en la gestión pesquera, ya que puede resultar difícil obtener registros precisos y completos de todos los peces capturados por los pescadores comerciales y recreativos. Esto puede generar sesgos en las evaluaciones de poblaciones, que se utilizan para determinar la salud de las poblaciones de peces y establecer límites de captura.
Para abordar este problema, los investigadores utilizaron una técnica llamada "imputación múltiple" para estimar los datos de captura faltantes. La imputación múltiple implica la creación de múltiples conjuntos de datos plausibles completando los valores faltantes con diferentes números generados aleatoriamente. Luego, estos conjuntos de datos se utilizan para realizar múltiples evaluaciones de poblaciones y los resultados se combinan para producir estimaciones finales de la abundancia de peces y el estado de las poblaciones.
Los investigadores descubrieron que la imputación múltiple producía estimaciones confiables de la abundancia de peces y el estado de las poblaciones, incluso cuando faltaba una gran proporción de los datos de captura. Esto sugiere que la falta de datos de captura puede no ser un problema tan grande como se pensaba anteriormente, y que se pueden utilizar métodos estadísticos para superar este problema en las evaluaciones de poblaciones y la ordenación pesquera.
Los investigadores también descubrieron que la precisión de los datos de captura imputada mejoraba cuando utilizaban una variedad de fuentes de datos, como registros de captura comercial, encuestas de captura recreativa y datos de investigación científica. Esto sugiere que el uso de múltiples fuentes de datos puede ayudar a reducir el sesgo y la incertidumbre asociados con la falta de datos de captura.
En general, los hallazgos del estudio sugieren que los datos faltantes sobre capturas de peces pueden no ser necesariamente un problema para las evaluaciones de poblaciones y la ordenación pesquera, siempre que se utilicen métodos estadísticos apropiados para imputar los datos faltantes. Esto podría conducir a evaluaciones de poblaciones más precisas y confiables y, en última instancia, a prácticas de gestión pesquera más sostenibles.
