Análisis de Correspondencias Múltiple Condicionada. Una aplicación al estudio de la calidad de vida según clase social en la Argentina de inicios del milenio

Autores/as

  • Laura Lamfre Centro Universitario de Estudios en Salud, Economía y Bienestar, Facultad de Economía y Administración, Universidad Nacional del Comahue (UNCO), Argentina https://orcid.org/0000-0003-2457-0254
  • Joaquín Perren Instituto Patagónico de Estudios en Humanidades y Ciencias Sociales (CONICET), Argentina y Universidad Nacional del Comahue, Argentina https://orcid.org/0000-0002-1033-6144
  • Sergio Bramardi Facultad de Economía y Administración, Universidad Nacional del Comahue (UNCO), Argentina, y Centro de Investigaciones en Toxicología Ambiental y Agrobiotecnología del Comahue (CONICET), Argentina https://orcid.org/0000-0002-8600-2028

DOI:

https://doi.org/10.35305/s.v15i2.272

Palabras clave:

Análisis Multivariado, Estructura Social, Indicador de Calidad de Vida

Resumen

El Análisis de Correspondencias Múltiples Condicional (ACMc) es un método descriptivo que permite analizar conjuntamente las tendencias estables que aparecen en varias tablas de datos categóricos, en función de una variable cualitativa condicionante. Su aplicación en la construcción de un indicador compuesto de calidad de vida (ICCV) se presenta como un importante desafío. Este artículo implementa, la técnica ACMc en la construcción de un ICCV condicionado por estrato social. Se trabajó con la base de microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares para los 31 aglomerados urbanos de Argentina en el segundo trimestre del año 2010. Se comparó el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) clásico al conjunto de datos originales, así como también a cada subconjunto formado por siete estratos sociales con el ACMc, incorporando como variable condicionante al estrato social, lo que permitió encontrar similitudes y diferencias entre las tres alternativas metodológicas. Finalmente, la construcción de un ICCV y su análisis comparativo por estrato social permitió profundizar el estudio de la estructura social argentina en relación a las dimensiones relevantes de calidad de vida

Biografía del autor/a

Laura Lamfre, Centro Universitario de Estudios en Salud, Economía y Bienestar, Facultad de Economía y Administración, Universidad Nacional del Comahue (UNCO), Argentina

Laura Lamfre nació en 1979 en Neuquén. Estudió la Licenciatura en Economía en la Universidad Nacional de Córdoba y obtuvo su título de grado en el año 2003. Es Magister en Estadística Aplicada por la Universidad Nacional del Comahue desde 2021. Desde el año 2004 es docente e investigadora de la Facultad de Economía y Administración de la Universidad Nacional del Comahue. Es Co-Directora del Centro Universitario de Estudios de Salud, Economía y Bienestar y Directora de la carrera de Lic. En Economía de la Universidad Nacional del Comahue. Es CoDirectora del proyecto de Investigación “Producción de (des) igualdades en la conurbación de Neuquén. Una aproximación multidimensional” de la Universidad Nacional del Comahue periodo 2020-2024. Ha publicado numerosos trabajos en revistas científicas nacionales e internacionales y ha evaluado trabajos científicos en diversas publicaciones. Sus principales líneas de investigación se relacionan con la segregación residencial, desigualdades sociales, calidad de vida y economía de la salud.

Joaquín Perren, Instituto Patagónico de Estudios en Humanidades y Ciencias Sociales (CONICET), Argentina y Universidad Nacional del Comahue, Argentina

Es doctor en Historia por la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Ha realizado sus estudios postdoctorales en la Universidad de Coimbra (Portugal). Es profesor adjunto del Área de Historia Económica de la Universidad Nacional del Comahue (UNCo). Es investigador independiente del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) con lugar de trabajo en el Instituto Patagónico de Estudios en Humanidades y Ciencias Sociales (IPEHCS). Dirige el proyecto de investigación «Producción de (des) igualdades en la conurbación de Neuquén. Una aproximación multidimensional» (UNCo). Es responsable científico del Proyecto de Unidad Ejecutora (pue) «La (re) producción de la desigualdad en la Patagonia Norte. Una mirada multidimensional»

Sergio Bramardi, Facultad de Economía y Administración, Universidad Nacional del Comahue (UNCO), Argentina, y Centro de Investigaciones en Toxicología Ambiental y Agrobiotecnología del Comahue (CONICET), Argentina

Ingeniero Agrónomo (UNComahue, 1989), M.Sc. en Biometría (UBA, 1995), Dr. en Estadística (Universidad Politécnica de Valencia, España, 2000). Posdoctorado en Biometría y Genética, Instituto Valenciano en Investigaciones Agrarias, España. Profesor titular Depto. de Estadística, UNComahue. Docente-Investigador Programa de Incentivos Categoría I. Ex director Maestría en Estadística Aplicada (UNComahue). Actualmente director Programa de Investigación ‘Análisis Multivariado y Modelización de bases de datos con estructura a tres vías y de alta dimensionalidad’. Ha dictado cursos en carreras de postgrado en las Universidades Nacionales: del Comahue, La Plata, Buenos Aires, Tucumán, La Pampa, Rosario, Lanús, Quilmes, Mar del Plata, Cuyo, Litoral, Nordeste, de la Patagonia, Noroeste Pcia Buenos Aires y Lujan; y cursos de perfeccionamiento en FAO, Universidad Diego Portales (Chile); EEA INTA Salta, Pergamino y Alto Valle; Centro Internacional de Altos Estudios Agronómicos Mediterráneos (CIHEAM), España, entre otros. Director de tesis de Maestría y Doctorado. Evaluador en revistas nacionales e internacionales. Conferencista y miembro de Comité Académico de encuentros científicos.

Citas

Alkire, S., y Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of public economics, 95(7-8), 476-487.

Altimir, O. (1979). Dimensión de la pobreza en América Latina. Santiago de Chile, Chile:CEPAL/ILPES.

Asselin, L. M. (2002). Composite Indicator of Poverty. En Analysis of Multidimensional Poverty. Economic Studies in Inequality, Social Exclusion and Well-Being, Vol 7. Nueva York, EEUU: Springer https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0843-8_3.

Atkinson, A. B. (1987). On the measurement of poverty. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 55(4), 749–764.

Benzécri, J. P. (1979). Sur le calcul des taux d’inertie dans l'analyse d'un questionnaire, addendum et erratum à [BIN. MULT.]. Cahiers de l’Analyse Des Données, 4(3), 377–378.

Benzécri, J. P. (1973). L’analyse des données : Vol. 2: L’Analyse des Correspondances. Paris, Francia: Dunod Paris.

Boltvinik, J. (1990). Pobreza y necesidades básicas: conceptos y métodos de medición. Caracas, Venezuela: PNUD.

Castañeira, M. y Riveiro, M. (2009). Aplicación del modelo de E . Wright a cinco encuestas argentinas. XXVII Congreso ALAS. Latinoamérica Interrogada. Asociación Latinoamericana de Sociología y Facultad de Ciencias Sociales, UBA. Buenos Aires, Argentina: Universidad de Buenos Aires.

Celemín, J. P. (2007). El estudio de la calidad de vida ambiental: definiciones conceptuales, elaboración de índices y su aplicación en la ciudad de Mar del Plata, Argentina. Hologramática, 7(1), 71–98.

Daunis-i-Estadella, J., Aluja-Banet, T. y Thió-Henestrosa, S. (2005). Distribution of the inter and intra inertia in conditional MCA. Computational Statistics, (20), 449–463.

De Muro, P., Mazziotta, M. y Pareto, A. (2011). Composite indices of development and poverty: An application to MDGs. Social Indicators Research, 104(1), 1–18.

Escofier, B. (1988). Analyse des correspondances multiples conditionelle. Data Analysis and Informatics, (V), 333–342.

Ezzrari, A. y Verme, P. (2012). A multiple correspondence analysis approach to the measurement of multidimensional poverty in Morocco, 2001–2007. The World Bank.

Greenacre, M. J. (1984). Correspondence analysis. Londres, Inglaterra: Academic Press.

INDEC. (2010a). Encuesta Permanente de Hogares. 17.

INDEC. (2010b). Encuesta Permanente de Hogares. Clasificador Nacional de Ocupaciones (CNO).Versión 2001. 17.

INDEC. (2019). Informes Técnicos. Vol. 3, Nro 204. Indicadores de condiciones de vida de los hogares en 31 aglomerados urbanos.

INDES. (2007). Documento de Trabajo: Propiedades de los indicadores. Washington, EEUU:BID.

Kohn, J. (2012). What is Health: A Multiple Correspondence Health Index. Eastern Economic Journal, (38), 223–250. https://doi.org/10.1057/eej.2011.5

Lebart, A., Morineau, A. y Warwick, K. (1984). Multivariate statistical descriptive analysis. Nueva York, EEUU: Wiley.

Leva, G. (2005). Indicadores de calidad de vida urbana. Teoría y Metodología. Quilmes, Argentina: Universidad Nacional de Quilmes-Hábitat Metrópolis.

Lucero, P., Mikkelsen, C., Sabuda, F., Ares, S., Aveni, S. M. Y Ondartz, A. E. (2007). Calidad de vida y espacio: una mirada geográfica desde el territorio local. Hologramática, 7(4), 99-125.

Nardo, M., Saisanai, M., Saltellii, A., Tarantola, S., Hoffmanii, A. y Giovannini, E. (2005). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. OECD Statistics Working Papers, No. 2005/03. Paris, Francia: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/533411815016.

Perren, J. y Lamfre, L. (2018). Calidad de vida a debate: Deriva, definición y operacionalización de una categoría sugestiva para los estudios históricos. Cuadernos de Historia. Serie economía y sociedad, (18), 9-31.

Perren, J., Lamfre, L. y Pérez, G. (2022). Desigualdad y calidad de vida en la Patagonia. Una mirada a la conurbación de Neuquén. Bitácora Urbano Territorial, 32(1), 219-232.

Sabuda, F. (2008). Diferenciación sociocultural de los hogares. Aportes para el análisis territorial de la vulnerabilidad educativa en el Partido de General Pueyrredón. En Lucero, P. et al, Territorio y calidad de vida, una mirada desde la geografía local. Mar del Plata y Partido de General Pueyrredón (pp. 141–176).

Sen, A. (2000). El desarrollo como libertad. Gaceta Ecológica, 302(55), 14-20.

Velázquez, G. (2004). Calidad de vida en la Argentina. Elementos para una diferenciación socio-espacial. En Otero, H. (Dir.), El mosaico argentino. Modelos y representaciones del espacio y de la población, siglos XIX-XX. Buenos Aires, Argentina: Siglo XXI.

Whitehead, M. (1992). The Concepts and Principles of Equity and Health. International Journal of Health Services, 22(3), 429–445. https://doi.org/10.2190/986L-LHQ6-2VTE-YRRN

Wright, E. O. (2005). Approaches to Class Analysis. Cambridge University Press.

Descargas

Publicado

2023-12-29

Cómo citar

Lamfre, L., Perren, J., & Bramardi, S. (2023). Análisis de Correspondencias Múltiple Condicionada. Una aplicación al estudio de la calidad de vida según clase social en la Argentina de inicios del milenio. SaberEs, 15(2), 157–175. https://doi.org/10.35305/s.v15i2.272

Número

Sección

Artículos

Artículos similares

<< < 2 3 4 5 6 7 8 9 > >> 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.