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Patricia Cortez y Paúl Medina
Analíti a
k
5
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
véase por ejemplo [6, 9]. Sin embargo; hasta el momento
no se ha analizado de manera cualitativa las características
sociodemográficas del migrante.
Tradicionalmente, se ha supuesto que las personas que
deciden viajar en busca de mejores oportunidades surgen
de hogares con condiciones económicas deficientes. En el
trabajo desarrollado por J. E. Torres [10] se evidencia una
clara relación entre la pobreza y las condiciones habitacio-
nales del hogar. Se menciona que la vivienda forma parte
del ingreso del individuo o de la familia. Cuando hay des-
empleo o subempleo, el ingreso es bajo; en consecuencia,
no se contará con los recursos necesarios para cubrir las
necesidades básicas. Fundamentalmente, se verán afecta-
das las condiciones de la vivienda, ya que ésta representa,
en la mayoría de los casos, el bien más costoso.
Desde esta perspectiva, se evaluará el fenómeno migra-
torio en el Ecuador, considerando el contexto del ambiente
familiar del migrante. Se busca, así, encontrar similitudes
en las características de los hogares de origen para, en base
a los resultados, inferir una tendencia de comportamiento.
A continuación, se describe el orden de presentación de
las secciones que conforman la investigación. La sección 2
inicia con una descripción de las técnicas de análisis multi-
variante utilizadas en el estudio. En la sección 3, se describe
la metodología utilizada para la obtención de los resulta-
dos. En la sección 4, se presentan los resultados, es decir,
los grupos de migrantes de acuerdo a las características del
hogar de origen, producto de la aplicación de los mode-
los descritos en la sección 2. Finalmente, en la sección 5,
se exponen las principales conclusiones de la investigación
realizada.
2 Marco Teórico
Generalmente, el concepto de migración se asocia con
el desplazamiento temporal o definitivo de un lugar a otro.
En los seres humanos, la migración se define como el pro-
ceso de movilidad regional, dentro de una misma sociedad
o entre distintas sociedades. El acto de migrar -sea de ma-
nera voluntaria o forzada- se relaciona, en la mayoría de
las ocasiones con razones económicas o políticas. Por otro
lado, explicar parcial o completamente este fenómeno im-
plica reunir elementos de los diversos sistemas que con-
forman a la sociedad; de allí que sea necesario contar con
herramientas estadísticas adecuadas para abordarlo.
En vista de lo expuesto, y dadas las características de
las variables involucradas en el análisis, se hace necesario
recurrir a la técnica de análisis multivariante denominada
análisis factorial; ello, previo a un escalamiento óptimo de
las variables, que serán presentadas en la siguiente sección;
finalmente, se concluirá con un análisis de conglomerados
de K medias.
2.1 Escalamiento óptimo
Ante la necesidad de trabajar con variables cuantitati-
vas nació un conjunto de técnicas basadas en lo que se de-
nomina escalamiento óptimo; esto consiste en asignar un
valor escalar a las categorías de variables cualitativas, es
decir, este proceso convierte variables cualitativas o cate-
góricas en variables cuantitativas o de escala. Los datos de
partida son, entonces, variables cualitativas que describen
a los individuos mediante un número limitado de catego-
rías que no tienen un punto inicial de referencia; por otro
lado, se desconoce la medida de distancia entre las catego-
rías que, además, pueden ser desordenadas.
Los valores óptimos de escala son relacionados con las
categorías en un proceso basado en un criterio de optimiza-
ción, dependiendo del procedimiento de análisis de datos
para el cual serán utilizadas las variables. Los valores de
escala finales tienen propiedades métricas a diferencia de
las variables categóricas.
La cuantificación óptima se obtiene, a través de un mé-
todo iterativo realizado en dos pasos, que tiene por nom-
bre mínimos cuadrados alternantes; con él, utilizando las
asignaciones previas para estimar las siguientes, se llega a
la solución. En el primer paso, se calcula una base óptima
para los valores dados de la transformación; en el segun-
do, los nuevos valores para las transformaciones óptimas
de la base calculada en el primer paso. Las transformacio-
nes son escogidas de tal manera que minimicen la función
de pérdida. Cuando se tienen varias variables de interés, el
proceso consiste en cuantificar las categorías de las varia-
bles de tal manera que se maximicen las correlaciones entre
todas ellas. Para más detalles véase [5].
2.2 Análisis factorial
El principal objetivo de este análisis es simplificar la in-
formación que brinda una matriz de correlaciones con el fin
de hacerla de más fácil interpretación. Se aplica en casos
donde es necesario recoger medidas indirectas que estén
relacionadas con los conceptos que interesan. Las variables
que interesan reciben el nombre de
variables latentes;
la me-
todología que las relaciona con variables observadas recibe
el nombre de
análisis factorial
.
El Análisis factorial busca esencialmente nuevas varia-
bles o
factores
, tratando de explicar la estructura de las co-
varianzas entre las variables; para ello, es necesario que las
variables originales no estén incorreladas
1
, porque si lo es-
tuvieran, no habría nada que explicar de las variables.
Se considera un conjunto de
p
variables observadas
x
1
,
x
2
,
· · ·
,
x
p
que se asume relacionadas con un número
dado de variables latentes
f
1
,
f
2
,
· · ·
,
f
k
, donde
k
≪
p
, me-
diante una relación del tipo
X
=
Λ
F
+
U
,
(1)
1
La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables. En este caso se dice que las variables son incorreladas.
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Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 3 (2013), Vol. 5(1): 25-35