Índice de Calidad de Vida en Argentina: Cálculo de ponderadores alternativos utilizando el Análisis de Componentes Principales Espaciales

Autores/as

  • Fernando García Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y Centro de Investigaciones en Ciencias Económicas (CIECS) Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)-UNC, Argentina https://orcid.org/0000-0002-1384-3862
  • María Inés Stímolo Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y Centro de Investigaciones en Ciencias Económicas (CIECS) Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)-UNC, Argentina https://orcid.org/0000-0001-7277-1638
  • Guillermo Ángel Velázquez Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) y la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Argentina https://orcid.org/0000-0003-0892-6572

DOI:

https://doi.org/10.35305/s.v18i1.304

Palabras clave:

Calidad de vida, Indicador compuesto, Autocorrelación espacial

Resumen

El índice de Calidad de Vida elaborado para la Argentina para el año 2010 es un indicador compuesto construido a partir de 29 variables agrupadas en dos dimensiones de análisis, socioeconómica (educación, salud y vivienda) y ambiental (problemas ambientales y recursos recreativos). Está construido a escala departamental y constituye un importante instrumento de gestión pública. El índice se obtiene como una suma ponderada, donde las ponderaciones fueron establecidas por expertos. En este trabajo se proponen nuevas ponderaciones calculadas con la metodología de análisis de componentes principales incorporando la variabilidad espacial. Se utilizan dos estrategias; una donde se analizan en forma conjunta todas las variables que conforman el índice, y otra donde el análisis se realiza dentro de cada dimensión. La primera estrategia sobredimensiona el peso de la dimensión ambiental, mientras que la segunda la subestima. La propuesta original estaría a mitad de camino entre estas dos. El análisis permite captar la variabilidad entre los diversos contextos regionales. Sin embargo, para definir la ponderación final, resulta importante la escala de valores de la sociedad, en cuanto define el peso de las cuestiones ambientales y socioeconómicas en la valoración de su propia calidad de vida, la cual varía en cada momento histórico

Citas

Celemín, J. P., y Velázquez, G. A. (2015). Calidad de vida y pobreza en la Argentina (2010): Aproximación a escala provincial. Journal de Ciencias Sociales, 3(4), 4–18. https://doi.org/10.18682/jcs.v0i4.283

Conconi, A., y Ham González, A. (2007). Pobreza multidimensional relativa: Una aplicación a la Argentina (Documento de Trabajo No. 57). CEDLAS. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/3616

Dray, S., y Jombart, T. (2011). Revisiting Guerry’s data: Introducing spatial constraints in multivariate analysis. The Annals of Applied Statistics, 5(4), 2278–2299.

http://doi.org /10.1214/10-AOAS356

Espinosa Henao, O. M. (2000). Enfoques, teorías y nuevos rumbos del concepto calidad de vida: Una revisión aplicada para América Latina desde la sostenibilidad. Trabajo presentado en el 2.º Congreso Virtual de Antropología y Arqueología. https://equiponaya.com.ar/congreso2000/ponencias/Oscar_Mauricio_Espinosa.htm

Feres, J. C., y Mancero, X. (2001). El método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) y sus aplicaciones en América Latina. CEPAL. https://digitallibrary.un.org/record/440987?ln=es&v=pdf

Mathai, A., Provost, S. B., y Haubold, H. J. M. (2022). Principal component analysis. En Multivariate statistical analysis in the real and complex domains (pp. 597–639). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-95864-0_9

Mondéjar-Jiménez, J., y Vargas-Vargas, M. (2008). Indicadores sintéticos: Una revisión de los métodos de agregación. Economía, Sociedad y Territorio, 8(27), 565–585. https://doi.org/10.22136/est002008197

Moran, P. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37(1), 17–23. https://doi.org/10.1093/biomet/37.1-2.17

Schuschny, A. R., y Soto de la Rosa, H. (2009). Guía metodológica: Diseño de indicadores compuestos de desarrollo sostenible. CEPAL. https://hdl.handle.net/11362/3661

Tanguay, G., Rajaonson, J., Lefebvre, J., y Lanoie, P. (2010). Measuring the sustainability of cities: A survey-based analysis of the use of local indicators. Ecological Indicators, 10(2), 407–418. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2009.07.013

Urzúa, A., y Caqueo-Urízar, A. (2012). Calidad de vida: Una revisión teórica del concepto. Terapia Psicológica, 30(1), 61–71. https://doi.org/10.4067/S0718-48082012000100006

Velázquez, G. (2001). Geografía, calidad de vida y fragmentación en la Argentina de los noventa: Análisis regional y departamental utilizando SIG. CIG, UNICEN.

Velázquez, G. (2016). Geografía y calidad de vida en Argentina: Análisis regional y departamental (2010). UNICEN. https://igehcs.conicet.gov.ar/wp-content/uploads/sites/104/2019/06/GCVA-web.pdf

Velázquez, G., y Celemín, J. P. (2013). La calidad ambiental en la Argentina: Análisis regional y departamental (2010). CIG, UNICEN. https://doi.org/10.13140/2.1.2123.1044

Velázquez, G., y Celemín, J. P. (2020). Atlas histórico y geográfico de la Argentina: Calidad de vida I. UNICEN. https://doi.org/10.29344/07194145.44.2757

Velázquez, G., y Tisnés, A. (2024). Calidad de vida en la Argentina a lo largo de los períodos censales 1869 a 2010. Boletín de Estudios Geográficos, 120, 155–191. https://doi.org/10.48162/rev.40.035

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Publicado

2026-06-29

Cómo citar

García, F., Stímolo, M. I., & Velázquez, G. Ángel. (2026). Índice de Calidad de Vida en Argentina: Cálculo de ponderadores alternativos utilizando el Análisis de Componentes Principales Espaciales. SaberEs, 18(1), 43–59. https://doi.org/10.35305/s.v18i1.304

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