Percepción de inseguridad y la diferencia entre ruido y tendencia
Ante el reciente reporte de la percepción de inseguridad (PI) correspondiente al segundo trimestre de 2026, conviene ser cautos, pues no todo aumento en este indicador significa necesariamente que la situación haya empeorado. Algunas variaciones forman parte del comportamiento esperado de los datos y pueden presentarse sin que exista un cambio verdadero en la tendencia general. La tarea consiste en distinguir el ruido de la señal y evitar que un solo resultado sea interpretado de manera aislada.
La variabilidad y el cambio representan dos formas distintas de entender los procesos que se desarrollan a lo largo del tiempo. La primera corresponde a las fluctuaciones normales que pueden observarse entre una medición y otra. El segundo implica una modificación más profunda y persistente en el comportamiento de los datos. Aunque ambos pueden parecer similares cuando se observa solamente un trimestre, sus significados son diferentes.
En entregas anteriores hemos abordado el tema de la percepción de inseguridad y la dificultad de compararla tomando únicamente el porcentaje absoluto presentado en el trimestre más reciente. Para interpretar este indicador se debe considerar su rango de variación, el periodo en el que se encuentra y el contexto que lo rodea. Esto hace complicado comparar localidades de un mismo estado, pero también comparar a una ciudad consigo misma a través del tiempo.
En esta ocasión buscamos profundizar en el análisis mediante una comparación entre distintos periodos. Para ello utilizaremos los datos de la Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana del INEGI, que se levanta cada trimestre (marzo, junio, septiembre y diciembre) desde 2016 hasta la fecha. El propósito es estudiar las variaciones y los posibles cambios de la percepción de inseguridad durante los últimos diez años en Culiacán, Mazatlán y Los Mochis.
Después de discutir el planteamiento con colegas del área estadística, consideramos conveniente utilizar modelos ARIMA y herramientas para identificar puntos de quiebre, es decir, el momento en que los datos dejan de comportarse como antes y comienzan una nueva etapa o cambios estructurales. Estos modelos permiten distinguir si un dato reciente es una simple fluctuación o el inicio de una nueva etapa, usando el comportamiento histórico completo de la serie y no solo el último valor.
En Culiacán, la percepción de inseguridad registrada en junio fue de 90.8 por ciento. La etapa más reciente (desde el último punto de quiebre) comprende el periodo de diciembre de 2024 a marzo de 2026 y presenta una media de 88.3 por ciento. Su intervalo estimado se encuentra entre 85.2 y 91.5 por ciento. El valor de junio es elevado, pero permanece dentro del rango observado para este periodo.
Mientras que en Mazatlán, el valor registrado recientemente fue de 77.4 por ciento. La última etapa también comprende de diciembre de 2024 a marzo de 2026 y presenta una media de 69.9 por ciento. Su rango estimado se extiende entre 50.7 y 89 por ciento. Aunque el resultado más reciente se encuentra por encima de la media, continúa dentro de la variabilidad del periodo.
Los Mochis muestra un panorama distinto, pues desde septiembre de 2022 y hasta marzo de 2026 la PI se ha movido en un rango de entre 16.8 y 30.9 por ciento, con una media de 23.9. El 30 por ciento registrado en junio se acerca al límite superior de ese rango, pero no lo rebasa.
Los tres municipios presentan comportamientos distintos. Culiacán mantiene niveles altos con una variación relativamente reducida. Mazatlán muestra una dispersión más amplia entre trimestres. Los Mochis conserva niveles comparativamente menores, aunque su resultado reciente se encuentra cerca del límite superior de su periodo. Sin embargo, en ninguno de los tres casos el último dato, considerado de manera aislada, permite afirmar que exista una modificación de la tendencia general.
Esto no significa minimizar unos resultados que reflejan una situación grave en Culiacán. Pero reconocer esa gravedad no exige aceptar sin matices comparaciones alarmistas que presentan un dato reciente como uno de los más altos del país. Una mala noticia merece atención, no que se le trate como si por sí sola demostrara que la situación empeoró.
Distinguir variabilidad de cambio no suaviza la realidad, la precisa. Esa precisión es la que permite interpretar cada reporte con criterio, en lugar de reaccionar al dato aislado del trimestre. Este ejercicio no busca una verdad más cómoda, sino una más útil para decidir.
