34; ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA DE LA POBREZA MULTIDIMENSIONAL EN LOS DISTRITOS DE LA PROVINCIA DE SANTA, 2017". Al analizar la relación que existe entre las dimensiones de la educación y el bienestar de la infraestructura del hogar en la provincia del Santa, la correlación chi-cuadrado con una significancia de 0.026, lo que indica que existe una relación entre estas dimensiones mencionadas A lo largo del tiempo, uno de los métodos para identificar la pobreza ha sido el de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), desde 1981 por Paul Streeten e implementado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe. el Caribe (CEPAL).
- Planteamiento y fundamentación del problema de investigación
- Antecedentes de la investigación
- Formulación del problema de investigación
- Delimitación del estudio
- Justificación e importancia de la investigación
- Objetivos de la investigación
- Objetivo general
- Objetivos específicos
Enumeración y Medición de la Pobreza Multidimensional Foster (2008) este trabajo propone una nueva metodología para la medición de la pobreza multidimensional que consiste en (i) un método de identificación ρk que extiende los enfoques tradicionales de intersección y agrupación, y (ii) una clase de medidas de pobreza Mα. Cuál es el indicador de pobreza multidimensional en los distritos de la Provincia del Santa, 2017. Establecer el Indicador de Pobreza Multidimensional de la provincia del Santa con análisis de correspondencias múltiples.
Fundamentos teóricos de la investigación
Se refiere a su estudio desde la perspectiva de una sola variable analizada. Destaca especialmente el análisis de los ingresos, ya sea desde el punto de vista de los gastos o desde el punto de vista de los ingresos. Y es el que tradicionalmente se utiliza en los estudios de economía de la pobreza.
Alude al fenómeno de la pobreza desde un enfoque mucho más completo, por lo que puede superponerse a la pobreza integral, ya que incorpora factores distintos al puramente monetario. Sin embargo, dentro del contexto de la matriz binaria, n deberá ser reemplazada por nQ. En tal caso, un análisis similar al visto en el enunciado anterior conduce al desglose del estadístico chi-cuadrado de independencia para la matriz de Burt de la siguiente manera.
Las principales inercias del análisis de Burt son las inercias al cuadrado de la matriz binaria. Los altos valores de inercia de la matriz diagonal de la matriz de Burt explican por qué su inercia total es tan alta y por lo tanto también explica los bajos porcentajes de inercia del eje. Esto provoca una subestimación de la calidad de los mapas resultantes de este tipo de análisis.
Según Camiz y Gomes (2012), esto se puede solucionar aplicando el argumento propuesto por Benzécri (1979) y Greenacre, que sostiene que la atención solo debe limitarse a los valores propios de la matriz binaria mayores que su media.
Marco Conceptual
Dos individuos son similares si eligen globalmente las mismas modalidades, es decir, la cercanía entre individuos en términos de similitudes. La cercanía o cercanía entre modalidades de diferentes variables en términos de asociación; es decir, estas modalidades corresponden a puntos medios de los individuos que las seleccionaron, y son cercanas porque están vinculadas a individuos iguales o similares. La cercanía entre dos modalidades de la misma variable en términos de similitud; Por construcción, los procedimientos de una misma variable son excluyentes.
Si son cercanas, su proximidad puede interpretarse en términos de similitud entre los grupos de individuos que han sido seleccionados (en relación con las demás variables activas del análisis) (Luis Guillermo Díaz Monroy, 2012). Años completos de escolaridad: Respetar los horarios de estudio en la educación básica regular que se ofrece a los estudiantes. Según la Constitución de 1993, un año de educación primaria es obligatorio para la población de 5 años.
Se organiza en dos ciclos: el primero, común a todos los alumnos, tiene una duración de dos años, es obligatorio y, junto con la educación primaria, forma el bloque de la educación obligatoria; el segundo, de tres años, es diversificado, con opciones científico-humanísticas y técnicas. Una buena alimentación (alimentación adecuada y equilibrada combinada con ejercicio regular) es parte fundamental de una buena salud. Para dos variables, con modalidades pi y pj, la distribución del conjunto de individuos está determinada por las celdas o celdas de la tabla de contingencia que forman, esta distribución tiene clases pi x pj.
Recuerde que una tabla de partición X es aquella cuya codificación de las entradas indica la pertenencia de cada individuo a la variable correspondiente.
- Hipótesis central de la investigación
- Variables e indicadores de la investigación
- Métodos de la investigación
- Diseño o esquema de la investigación
- Población y muestra
- Población
- Muestra
- Actividades del proceso investigativo
- Técnicas e instrumentos de la investigación
- Procedimiento para la recolección de datos
- Técnicas de procesamiento y análisis de los datos
El nivel de pobreza multidimensional en los distritos de la provincia del Santa, 2017 con un análisis de correspondencia múltiple es nivel Regular. Formación dirigida a desarrollar la capacidad intelectual, moral y afectiva de las personas de acuerdo con la cultura y las normas de convivencia de la sociedad a la que pertenecen. La población de estudio se define como el conjunto de todos los hogares y sus ocupantes que viven en las zonas urbanas y rurales de la provincia del Santa.
Por no ser parte de la población de estudio, se excluyen los miembros de las fuerzas armadas que viven en cuarteles, campamentos, barcos y otros. La población estuvo conformada por 295.899 hogares de la Provincia del Santa en situación de pobreza baja y muy baja en el año 2017. El marco muestral para la selección de la muestra de la Encuesta Nacional de Hogares se basa en información estadística de los censos. Nacional de Población y Vivienda, así como el respectivo material cartográfico.
La muestra estuvo conformada por 477 viviendas de la zona urbana y rural, y luego de la limpieza de datos (llenado incompleto de viviendas) se simplificó a una muestra conformada por viviendas de la provincia del Santa, en el período enero - diciembre de 2017. La base de datos se obtuvo de la base de datos oficial. página del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), de la Encuesta Nacional de Hogares: Condiciones de Vida y Pobreza - ENAHO actualizada para el período enero - diciembre del año 2017. Este método presta atención fundamental a la evolución de la pobreza multidimensional, y por lo tanto, no es sensible a los cambios en una situación.
Hogares con al menos un niño que no asiste a la escuela; Hogares con el jefe de hogar con educación primaria incompleta y con tres o más personas por perceptor de ingreso. Para el INEI determina el número de ellos en cada hogar y luego representa la proporción de personas que tienen al menos una NBI (Necesidad de Educación Primaria Insatisfecha), esto se ha aplicado en la Tabla 1 de los resultados con datos de la Provincia del Santa.
Resultados
Nivel de pobreza multidimensional según necesidades básicas insatisfechas (NBI) en la provincia del Santa, 2017. Nivel de pobreza multidimensional según necesidades básicas insatisfechas (NBI) en la provincia del Santa, 2017. Características de la pobreza multidimensional según análisis de correspondencias múltiples (ACM) en la provincia del Santa, 2017.
Asimismo, podemos destacar que la dimensión uno explica el 24,7% de la variabilidad total, mientras que la dimensión dos explica el 19,4% y la dimensión tres explica el 14,7%. Medidas discriminantes de correlatos de pobreza multidimensional en la provincia del Santa, según ENAHO 2017. Variables transformadas de correlaciones características de vivienda y familia según bienestar de infraestructura, ENAHO 2017.
Medida discriminatoria de las correlaciones de las características de la vivienda y del hogar según el bienestar de la infraestructura, ENAHO 2017. Medida discriminatoria de las características de la vivienda y del hogar según el bienestar de la infraestructura, ENAHO 2017. Asimismo, podemos señalar que la dimensión uno explica el 45,609% de la variabilidad total, mientras que la segunda dimensión con el 45,391%.
Ho: En la provincia de Božiček, no hay conexión entre las dimensiones de educación y salud, servicios e infraestructura. H1: Si existe una relación entre las dimensiones de educación y salud, servicios e infraestructura de las familias en la provincia de Božiček. La relación que existe entre las dimensiones de la educación y las dimensiones de la salud, el bienestar de los servicios y el bienestar de la infraestructura de las familias en la provincia de Božička.
Discusión
Del mismo modo, las características de la casa: tipo de casa, material de piso dominante, material de pared dominante, material de techo dominante, cuanto más cerca están en cada cuadrado de dimensión, más correlacionados están. juntos. En cuanto a las variables características de la vivienda y de la familia según el servicio, la primera dimensión es más importante para el modelo que la segunda y la tercera dimensión. Así mismo explica el 43.295% que el segundo 27.66% y el tercero con 23.102%, que se espera que las proporciones obtenidas como resultado del Análisis de Correspondencia, a mayor dependencia de las variables mayor inercia, esto quiere decir que las categorías presentan mayor dispersión de varianza en la primera dimensión y en las dimensiones 2 y 3 son similares en variabilidad.
Tenemos las variables transformadas, existe una alta correlación entre el baño o inodoro que tiene tu casa, está conectado y sigue el suministro de agua en tu hogar, es de 0.756 y el tipo de iluminación en el hogar: luz y el suministro de agua en de donde viene tu casa es 0.438. El método propuesto para Colombia consta de cinco dimensiones: condiciones educativas en el hogar, condiciones de niñez y juventud, salud, trabajo, acceso a servicios públicos en el hogar y condiciones de vivienda (Pinzón, 2011); en este estudio se hace con la ayuda de la encuesta nacional de hogares, donde se utilizaron casi todas las dimensiones excepto el trabajo. Las medidas discriminantes de la primera dimensión donde se abastece de agua es 0.777, seguido del baño de la casa se asocia con: con 0.729, luego in.
Con una correlación Chi cuadrado de 0.092, podemos concluir que no existe relación entre estas dos variables.
Conclusiones
Recomendaciones
Realizar un estudio que considere varios años para obtener un índice de pobreza multidimensional encontrado con la técnica multivariada de análisis de correspondencias múltiples. Mejorar el proceso de recolección de datos, ya que las bases de datos generales de la ENAHO para todo el Perú carecen de muchos datos y no dan mucha realidad a los resultados y estudios deseados. Propuesta de indicador multidimensional de bienestar por uso del tiempo y condiciones de vida aplicado a Colombia, Ecuador, México y Uruguay.
