Análisis de Correspondencias Múltiple Condicionada: Una aplicación al estudio de la calidad de vida según clase social en la Argentina de inicios del milenio

Abstract

El Análisis de Correspondencias Múltiples Condicional (ACMc) es un método descriptivo que permite analizar conjuntamente las tendencias estables que aparecen en varias tablas de datos categóricos, en función de una variable cualitativa condicionante. Su aplicación en la construcción de un indicador compuesto de calidad de vida (ICCV) se presenta como un importante desafío. Este artículo implementa, la técnica ACMc en la construcción de un ICCV condicionado por estrato social. Se trabajó con la base de microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares para los 31 aglomerados urbanos de Argentina en el segundo trimestre del año 2010. Se comparó el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) clásico al conjunto de datos originales, así como también a cada subconjunto formado por siete estratos sociales con el ACMc, incorporando como variable condicionante al estrato social, lo que permitió encontrar similitudes y diferencias entre las tres alternativas metodológicas. Finalmente, la construcción de un ICCV y su análisis comparativo por estrato social permitió profundizar el estudio de la estructura social argentina en relación a las dimensiones relevantes de calidad de vida.

The Conditional Multiple Correspondence Analysis (cMCA) is a descriptive method that makes possible to jointly analyze the stable trends that appear in several categorical data tables, based on a qualitative variable that works as a conditioning form. Its empirical application in the construction of a composite quality of life indicator (CQLI) is presented as a challenge. This paper studies, from a theoretical and methodological point of view, the Conditional Multiple Correspondence Analysis (cMCA) technique and implement it in the construction of a CQLI conditioned by social stratum. We worked with the microdata base of the Permanent Household Survey for the 31 agglomerates of Argentina in the 2nd quarter of 2010. The results were analyzed comparatively between the classical Multiple Correspondence Analysis (MCA) to the original data set, the MCA to each of the seven social stratum and the cMCA that incorporates the social stratum as a conditioning variable. This let us find similarities and differences between these three methodological alternatives. Finally, the construction of a CQLI and its comparative analysis by social stratum enable to deepen the study of the Argentine social structure in relation to the relevant dimensions of quality of life.