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

Abstract

El Análisis de Correspondencias Múltiples Condicional (ACMc) es un método descriptivo que permite analizar conjuntamente y comparar, sobre una base común, las tendencias estables que aparecen en varias tablas (frecuencia o presencia/ausencia), en función de una variable cualitativa que actúa en forma condicionante. Su aplicación empírica en la construcción de un indicador de calidad de vida, que permita captar el carácter multidimensional, integrador y polisémico de este concepto, se presenta como un importante desafío, especialmente cuando intervienen variables que pueden condicionar el resultado del análisis. La presente tesis pretende estudiar, desde el punto de vista teórico y metodológico, la técnica Análisis de Correspondencia Múltiple Condicionado (ACMc) e implementarla en la construcción de un indicador de calidad de vida, desde una perspectiva multidimensional, identificando los efectos que ejerce simultáneamente la estratificación social en las dimensiones que conforman dicho indicador. Para ello, se trabajó con la base de microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) para los 31 aglomerados de Argentina en el 2do trimestre del año 2010 y se desarrollaron las sentencias de programación específicas para el desarrollo de esta técnica en el software R Project. El análisis de los resultados, en forma comparativa, de la aplicación del ACM al conjunto de datos originales, así como también de la aplicación del ACM al subconjunto formado por cada uno de los siete estratos definidos teóricamente y, finalmente, la aplicación del ACMc, incorporando como variable condicionante al estrato social, permitió encontrar similitudes y diferencias entre las tres alternativas metodológicas. Finalmente, la construcción de un Indicador Multivariado de Calidad de Vida (IMCV) 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.

Conditioned Multiple Correspondence Analysis. An application to the study of the quality of life according to social class in Argentina at the beginning of the millennium. The Conditional Multiple Correspondence Analysis (cMCA) is a descriptive method that makes possible to jointly analyze and compare, on a common basis, the stable trends that appear in several tables (frequency or presence / absence), based on a qualitative variable that works as conditioning form. Its empirical application in the construction of a quality of life indicator, which allows to capture the multidimensional, integrative and polysemic character of this concept, is presented as a challenge, especially when determining variables are involved. This thesis intends to study, from a theoretical and methodological point of view, the Conditional Multiple Correspondence Analysis (cMCA) technique and implement it in the construction of a quality of life indicator, which incorporates the multidimentional perspective and identifies the effects of social stratification. For this, we worked with the microdata base of the Permanent Household Survey (EPH) for the 31 agglomerates of Argentina in the 2nd quarter of 2010 and developed the specific programming sentences for this technique in the R-Project software. The results were analysed comparatively between the MCA to the original data set, the MCA to each of the seven social stratum and the cMCA that incorporates the social stratum as conditioning variable. This let us find similarities and differences between these three methodological alternatives. Finally, the construction of a Multivariate Quality of Life Indicator (IMCV) and its comparative analysis by social stratum enable to deepen the study of the Argentine social structure in relation to the relevant dimensions of quality of lie.