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Factores determinantes de la migración de los ecuatorianos
Analíti a
k
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Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
distribución normal estándar,
e
es el error muestral desea-
do, en tanto por uno. En cuanto a
p
y
q
son datos general-
mente desconocidos; se suele suponer que
p
=
q
=
0, 5.
Es así que se obtuvo un tamaño muestral de 1302 re-
gistros que representa aproximadamente el 0,5 %, de la ba-
se original, para de ella determinar el número óptimo de
conglomerados a partir del análisis de conglomerados je-
rárquico; dicho número servirá para aplicar el análisis de
conglomerados de K medias a todos los registros.
4 Resultados
En primer lugar, se realizó un análisis factorial bajo la
metodología de componentes principales con todas las va-
riables de vivienda y de hogar, por separado; el objeto es
descubrir la estructura que comparten entre sí las varia-
bles. Los factores encontrados se caracterizan por abreviar
las variables que tienen una correlación alta entre sí y esca-
sa correlación con el resto que forman otro factor. Para su
aplicación se ha procedido a la transformación de las varia-
bles cualitativas en cuantitativas. Este procedimiento, ade-
más, estandariza las variables involucradas, lo que facilita
su comparabilidad, (véase [3]).
El elevado tamaño muestral con el que se cuenta posi-
bilitó la obtención de estimaciones confiables en los coefi-
cientes de correlación. A partir de la matriz de correlacio-
nes se obtuvo, en el caso de las variables de vivienda, un
determinante
de 0,010, una medida de adecuación muestral
de
Kaiser-Meyer Olkin
de 0,890 y una prueba de esfericidad
de Bartlett de 1281426,953 con 78 grados de libertad y sig-
nificancia estadística de 0,000. Según lo expuesto en [11],
estos estadísticos indican que el análisis factorial es facti-
ble, ya que existe la suficiente varianza común entre las
variables observadas para permitir su agrupación en com-
binaciones lineales de variables correlacionadas. Del mis-
mo modo, para las variables de hogar, se obtuvo un
deter-
minante
de 0,196, una medida de adecuación muestral de
Kaiser-Meyer Olkin
de 0,665 y una prueba de esfericidad de
Bartlett de 457586,174 con 28 grados de libertad y signifi-
cancia estadística de 0,000.
Tanto para las variables de hogar como para las varia-
bles de vivienda, la matriz factorial se rotó mediante el pro-
cedimiento de rotación ortogonal
Varimax
; se busca con ello
mayor simplicidad en la solución, pues se considera máxi-
ma la varianza de los coeficientes factoriales cuadrados en
cada componente principal de modo que se obtienen facto-
res no correlacionados entre sí, (véase [11]).
Las Tablas 2 y 3 resumen la composición de los facto-
res obtenidos tras la aplicación del criterio de los autores
de maximizar la varianza explicada por el modelo. Se ha
intentado que el nombre dado a cada factor refleje el signi-
ficado de las variables que en él pesan más y que esquema-
tice convenientemente su contenido común.
Factores de vivienda
Estado de
la vivienda
Servicios
de higiene
Material de
la vivienda
Servicio de
agua
Servicio de
luz
Estado de las paredes
,840
Estado del piso
,821
Estado del techo
,818
Vía de acceso principal
,796
Eliminación de basura
,786
Servicio higiénico
,658
Tipo de vivienda
,798
Material predominante del techo
,684
Material predominante de las paredes
,639
Material predominante del piso
,466
Procedencia principal del agua
,818
Recepción del agua
,792
Servicio de luz
,972
Tabla 2.
Matriz de factores rotados para las variables de vivienda. Fuente: Elaboración propia a partir del Censo de Población y
Vivienda 2010.
Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 3 (2013), Vol. 5(1): 25-35
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