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Patricia Cortez y Paúl Medina
Analíti a
k
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Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
los países de destino, o bien, por decisiones individuales
que tienen como objetivo la mejora de una calidad de vida.
Del mismo modo, en, [4] se muestra el grado de influencia
que tienen el sexo y la escolaridad del jefe del hogar en los
desplazamientos migratorios, así como las características
de los hogares que favorecen la movilidad de la población.
Tales argumentos, así como la perspectiva de los auto-
res, sirvieron de plataforma para la selección de las varia-
bles involucradas. En la Tabla 1 se resumen las variables
que se escogieron para el desarrollo de la investigación. Ca-
be recalcar que dichas variables se refieren al hogar del cual
salió la persona migrante.
De vivienda
De hogar
De jefe de hogar
De migración
Tipo de vivienda
Exclusividad de servicio
higiénico
Sexo
Provincia
Vía de acceso principal
Exclusividad de instala-
ciones para bañarse
Nivel de instrucción Área
Material predominante
del techo
Disponibilidad de telé-
fono convencional
Sexo
Material predominante
de las paredes
Disponibilidad de servi-
cio de internet
Edad al salir del país
Material predominante
del piso
Disponibilidad de com-
putadora
Año de salida
Estado del techo
Disponibilidad de televi-
sión por cable
Actual país de residencia
Estado de las paredes
Exclusividad de cuarto
para cocinar
Principal motivo de viaje
Estado del piso
Combustible para coci-
nar
Procedencia principal
del agua
Recepción del agua
Servicio higiénico
Servicio de luz
Eliminación de basura
Tabla 1.
Variables utilizadas para el análisis. Fuente: Elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2010.
Como se observa, las variables de vivienda y hogar su-
man 21 en total y, además, son todas cualitativas. Por tanto,
se hace necesario condensar la información en un número
más pequeño de variables, mediante el análisis factorial;
para ello, se necesita realizar antes un escalamiento óptimo
de las mismas. En este punto cabe señalar que se prefirió el
análisis factorial en lugar del análisis de componentes prin-
cipales (ACP), en razón de lo que se analiza y se persigue
con cada técnica; en el análisis factorial, se estudia la es-
tructura de las correlaciones entre las
variables
, se buscan
factores hipotéticos que
expliquen
las variables originales
y se representa las
correlaciones
entre variables y, entre va-
riables y factores; mientras que en el ACP se estudia la in-
formación de los
individuos
, se describen los valores de
los individuos mediante un pequeño número de variables
que sean combinación de las originales, y se representan
individuos
. Por tales razones, la técnica que responde a los
intereses de la investigación es el análisis factorial.
No se realizó el mismo procedimiento para las varia-
bles de jefe de hogar y migración. En el primer caso, apenas
se cuenta con dos variables, por lo que el análisis factorial
resultaría innecesario. En el segundo, puesto que se quie-
re examinar el fenómeno migratorio, se considera que es
importante rescatar todas las variables, sin abreviarlas en
factores.
Una vez obtenidos los factores de vivienda y hogar,
es necesario definir el número óptimo de conglomerados.
Sin embargo, se presenta un inconveniente. Se cuenta con
280.374 registros, lo que hace imposible aplicar, directa-
mente, el análisis de conglomerados jerárquico, pues esta
técnica está limitada a un número pequeño de datos. Por
otra parte, el análisis de conglomerados de K medias re-
quiere que se conozca de antemano el número de conglo-
merados que se va a formar.
Por tanto, es necesario obtener un número reducido de
observaciones que sea representativo de la población. Se
hace uso de la ecuación (2) para determinar el tamaño apro-
piado de la muestra con un error muestral del 3 %.
n
=
z
2
Npq
e
2
(
N
−
1
) +
z
2
pq
,
(2)
donde
N
es el tamaño de la población,
z
se obtiene de la
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Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 3 (2013), Vol. 5(1): 25-35