93 Tabla 44: Comparación de las pruebas de validación de los modelos logit y probit
LOGIT PROBIT Prueba de Pearson chi-cuadrado Pearson chi2(257) 262.44 259.85
Prob > chi2 0.3945 0.4385 Tabla de clasificación (con punto de corte
de 0.5)
sensibilidad 91.14% 91.14%
especificidad 76.19% 75.51%
clasificación
correcta (R2cuenta) 85.42% 85.16%
LSENS
Punto de corte
máximo 0.64 0.63
Tabla de clasificación (con punto de corte máximo)
sensibilidad 84.81% 84.81%
especificidad 84.35% 84.35%
clasificación
correcta (R2cuenta) 84.64% 84.64%
LROC
Área under ROC
curve 0.9016 0.9010
Elaboración: Propia
Como se muestra en la tabla 44 se comparó que los dos modelos (logit y probit) tienen una buena bondad de ajuste; por otro lado, la sensibilidad de ambos modelos es igual al 91.14%, mientras que la especificidad es mayor en el de logit; además en la clasificación correcta varía ya que el de logit tiene uno mayor (85.42%) contra el de Probit (85.16%); teniéndose en cuenta que lo que se busca en la investigación es una mayor sensibilidad; además que el área bajo la curva de ROC es mayor en el modelo logit (0.9016); por lo cual se concluye que el mejor modelo para la investigación es un modelo logit.
94 Paso 1: Establecimiento de hipótesis
Las hipótesis son:
𝐻0= 𝐿𝑜𝑠 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑐𝑜𝑛ó𝑚𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑦 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑛𝑒𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019 𝐻1 = 𝐿𝑜𝑠 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑐ó𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑦 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑛𝑒𝑡𝑒
𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Paso 2: Nivel de significancia
El nivel de significancia que se tomará para la investigación es de 95%; es decir con un nivel de error del 5%.
Paso 3: Identificar el estadístico de prueba
Ya que se ha parametrizado como un modelo no lineal, se utiliza el método de máxima verisimilitud y para poder encontrar si los factores económicos y
sociales inciden significativamente en el bienestar se debe usar un estadístico para medir la bondad de ajuste, que nos dará a entender que tanto se relaciona las variables independientes del modelo a la variable dependiente.
Para hallar la medida de bondad de ajuste se trabajara con el 𝑐ℎ𝑖 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑥2 El estadístico de la chi cuadrada
𝑥2 = ∑(𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎𝑖− 𝑡𝑒𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎𝑖)2 𝑡𝑒𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎𝑖
𝑖
𝑥𝑙2= −2(𝐿𝑛(𝐿0) − 𝐿𝑛(𝐿𝑘)) Donde
𝐿0= SCT (suma cuadrada total)
𝐿0− 𝐿𝑘= SCR (Suma cuadrada de regresión)
95 𝐿𝑘= SCE (suma cuadrada de errores)
Y los grados de libertad 𝑔𝑙 = (𝑟 − 1)(𝑘 − 1) Prueba de la chi cuadrada
LR chi2(9) = 174.92 Prob > chi2 = 0.0000
Paso 4: Formular la regla de decisión
Si el valor p, está dentro 0 > 𝑝 ≤ 1 , de la prueba estadística chi cuadrado es menor que 0.05, la hipótesis nula será rechazada; pero en caso contrario si el p valor es mayor al nivel de significancia de 5% la hipótesis nula será aceptada.
Paso 5: Toma de decisión
Los resultados muestran que la probabilidad de la chi2 es de 0.0000, siendo este menor de 0.05 a un nivel de significancia del 95%, por lo cual se rechaza la hipótesis nula aceptando la hipótesis alterna, es decir que los factores económicos y sociales inciden significativamente en el bienestar del área metropolitana de Huancayo en el 2019, por lo cual se comprueba la hipótesis general.
4.4.2 Contrastación de hipótesis especificas 4.4.2.1 Hipótesis especifica 1
La hipótesis especifica 1 dice:
El factor económico incide positivamente en el bienestar de la población del área metropolitana de Huancayo en el 2019.
96 Como el factor económico tiene dimensiones, las cuales son satisfacción con el ingreso y si es trabajador independiente o dependiente; por lo cual para validar esta hipótesis especifica se validará sus dimensiones.
Paso 1: Establecimiento de hipótesis
Ya que el factor económico tiene dentro de sus dimensiones la satisfacción con el ingreso ser trabajador independiente o dependiente y de cada uno se plantea sus hipótesis nula y alterna.
Las hipótesis son:
Dimensiones
Satisfacción con el ingreso
𝐻0 = 𝐸𝑙 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑎𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1= 𝐸𝑙 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑎𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Trabajador dependiente
𝐻0 = 𝑆𝑒𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑎𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝑆𝑒𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑎𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Trabajador independiente
𝐻0 = 𝑆𝑒𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑎𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝑆𝑒𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑎𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
97 Paso 2: Nivel de significancia
El nivel de significancia que se tomará para la investigación es de 95%; es decir con un nivel de error del 5 %.
Paso 3: Identificar el estadístico de prueba
Ya que se ha parametrizado como un modelo no lineal, para saber la
significancia del factor económico, se tiene que verificar la significancia de sus dimensiones para lo cual se utiliza el estadístico Z; es decir si influye o no; pero para saber si es positivamente se verifica la dirección de los coeficientes, es decir el signo que acompaña al coeficiente.
Estadístico de prueba es el Z- stadistic
𝑧 = 𝑋̅ − 𝜇0 𝜎 √𝑛⁄ Que es normal N (0,1)
Tabla 45: Regresión logística del factor económico
Felicidad Coef. Std. Err. z P>z [95%
Conf. Interval]
Satisfingreso 2.72665 .3384901 8.06 0.000 2.063222 3.390079 Independiente 1.241358 .3698135 3.36 0.001 .516537 1.966179 Dependiente .868580 .3845082 2.26 0.024 .114958 1.622203
Elaboración: Propia
Paso 4: Formular la regla de decisión
Si el valor p, está dentro 0 > 𝑝≤ 1 , de la prueba estadística Z es menor de 0.05, la hipótesis nula será rechazada; pero en caso contrario si el p valor es mayor del nivel de significancia de 5% la hipótesis nula será aceptada. Además, si el
98 valor de la Z es mayor a 1.96 o menor a -1.96. Se rechaza la hipótesis nula, este valor dará la misma respuesta de que la probabilidad de Z.
Si el signo del coeficiente es el signo más (+) entonces la dirección es positiva, es decir que cuando la variable independiente se incrementa también se incrementa la probabilidad; pero si el signo del coeficiente es menos (-) entonces la dirección es negativa, es decir que cuando se incrementa la variable independiente se reduce el porcentaje.
Paso 5: Toma de decisión
El factor económico, que tiene como dimensiones a la satisfacción con el ingreso, ser un trabajador independiente o dependiente presentan una probabilidad de 0.000, 0.001 y 0.024 respectivamente, siendo estos menores al 5.0% de error y sus coeficientes tienen un signo positivo; por lo cual se rechaza la hipótesis nula en cada variable aceptando la hipótesis alterna que nos menciona que estas variables están relacionadas positivamente e inciden en el bienestar, ya que son significativas.
4.4.2.2 Hipótesis especifica 2
La hipótesis específica 2 dice:
Los factores sociales influyen significativamente en el bienestar de la población del área metropolitana de Huancayo para el 2019.
Y como el factor social tiene dimensiones, las cuales son género, edad de 41 a 60, ser soltero, estado de salud, hogar de 2 a 5 y capital social; por lo cual para validar esta hipótesis específica se validará sus dimensiones.
99 Paso 1: Establecimiento de hipótesis
Ya que el factor social tiene dentro de sus dimensiones al género, edad de 41 a 60, ser soltero, estado de salud, hogar de 2 a 5 y capital social; se plantea sus hipótesis nulas y alternas de cada una.
Las hipótesis son:
Dimensiones Genero
𝐻0 = 𝐸𝑙 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑜 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝐸𝑙 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Edad
𝐻0 = 𝐿𝑎 𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝐿𝑎 𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Estado civil
𝐻0 = 𝐸𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑐𝑖𝑣𝑖𝑙 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝐸𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑐𝑖𝑣𝑖𝑙 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
100 Estado de salud
𝐻0 = 𝐸𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑎𝑙𝑢𝑑 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝐸𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑎𝑙𝑢𝑑 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Número de personas en el hogar
𝐻0 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 ℎ𝑜𝑔𝑎𝑟 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙
𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 ℎ𝑜𝑔𝑎𝑟 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙
𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Capital social
𝐻0 = 𝐸𝑙 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑛𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
𝐻1 = 𝐸𝑙 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑦𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟
𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑝𝑜𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝐻𝑢𝑎𝑛𝑐𝑎𝑦𝑜 𝑒𝑛 𝑒𝑙 2019
Paso 2: Nivel de significancia
El nivel de significancia que se tomará para la investigación es de 95%, es decir con un nivel de error del 5 %.
Paso 3: Identificar el estadístico de prueba
Ya que se ha parametrizado como un modelo no lineal, para saber la significancia del factor social, se tiene que verificar la significancia de sus
101 dimensiones para lo cual se utiliza el estadístico Z; pero para saber cuánto
influye se debe recurrir a sus efectos marginales.
Estadístico de prueba es el Z- stadistic
𝑧 = 𝑋̅ − 𝜇0 𝜎 √𝑛⁄
Que es normal N (0,1)
Efectos marginales
𝑝(𝑧) = 𝑒𝑧 1 + 𝑒𝑧 𝑝(𝑧) : densidad
𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑚𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖= 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜(𝑝(𝑧)) ∗ 𝛽𝑖
𝑖 = 0,1,2 … 𝑛
Tabla 46: Regresión logística del factor social
Felicidad Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]
Genero -.6901307 .3109877 -2.22 0.026 -1.299655 -.080606
Edad41a60 -.7968413 .3588851 -2.22 0.026 -1.500243 -.093439 soltero -.8168791 .3363499 -2.43 0.015 -1.476113 -.157645 Estadodesalud 1.258049 .242255 5.19 0.000 .7832384 1.73286
Ho2a5 .6676982 .3329793 2.01 0.045 .0150709 1.320326
CSs .4514968 .1000548 4.51 0.000 .2553929 .6476006
Elaboración: Propia
Tabla 47: Efectos marginales de las variables sociales
dy/dx
genero -0.0830919
edad41a60 -0.0959399
soltera -0.0983525
estadodesalud 0.1514695
ho2a5 0.8039110
Css 0.0543603
Elaboración: Propia
102 Paso 4: Formular la regla de decisión
Si el valor p, está dentro 0 > 𝑝 ≤1 , de la prueba estadística Z es menor que el nivel de significancia que se está trabajando de 0.05 , la hipótesis nula será rechazada; pero en caso contrario si el p valor es mayor del nivel de significancia de 5% la hipótesis nula será aceptada.
Paso 5: Toma de decisión
El factor social, que tiene dentro de sus dimensiones al género, edad de 41 a 60 y soltero presentan una probabilidad de 0.026, 0.026 y 0.015 respectivamente, siendo estos menores al 5.0% de error, sus coeficientes tienen un signo negativo;
las otras variables que se encuentran dentro como estado de salud, personas en el hogar de 2 a 5 y capital social presentan una probabilidad de 0.000, 0.045 y 0.000 respectivamente, siendo estos menores al 5.0% de error, además sus coeficientes tienen un signo positivo. Revisando la probabilidad de estas variables se rechaza la hipótesis nula en cada variable aceptando la hipótesis alterna que nos menciona que estas variables son significativas; ya que se ha verificado que el factor social es significativa entonces al verificar el cuadro de efectos marginales, el género, edad de 41 a 60, soltero, estado de salud, personas en el hogar de 2 a 5 y capital social; influyen en -8.3, -9.5, -9.8, 15.14, 8.03 y 5.4 puntos porcentuales respectivamente en el bienestar de la población del área metropolitana de Huancayo para el 2019, estos resultados validan la hipótesis alterna planteada para la investigación.
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